Projektabgabe im Modul "Python for Data Science"

Um die bestmögliche User Experience mit diesem Notebook zu erhalten, empfehlen wir die Aktivierung der Funktion „Table of Content“ Extension. Diese ist auch in der HTML Version enthalten. Das gesamte Projekt, sowie dazugehörige Datensätze, können im folgenden GitHub-Folder, oder im lokalen ZIP-Verzeichnis, aufgerufen werden: https://github.com/andreashrb/Python_for_DS_Project.

Abstract

Immer wieder wird die Kriminalität in Deutschland in Medien und Gesellschaft thematisiert und Brennpunkte beleuchtet. Teilweise ist jedoch nicht hinreichend geklärt, welche Einflussfaktoren auf eine hohe Kriminalitätsrate oder bestimmte Straftaten wirken. Das Ziel dieses explorativen Python Projekts ist es, anhand der Kriminalitätsstatistik des Jahres 2020 , jährlich bereitgestellt durch das Bundeskriminalamt, mögliche Einflussfaktoren und Abhängigkeiten zur Kriminalitätsrate auf Kreisgebietsebene (der Bundesrepublik Deutschland) aus gesellschaftlicher und sozioökonomischer Sicht zu betrachten und zu bewerten. Die Data Preparation, d.h. Einlesen von Datensätzen und Aufbereitung sowie Zusammenführung zu einem zentralen Datensatz, wurde ausgegliedert und ist in jeweils eigenen Juypter Notebooks im lokalen ZIP-Verzeichnis oder im obigen, verlinkten GitHub-Folder zu finden.

Folgende Jupyter-Notebooks (im Ordner "interim_result" des o.g. GitHub-Folder) beinhalten die gesamten Schritte der, der Data Exploration vorangegangenen, Data Preparation:

• Starter Jupyter
• Data Preparation_Sebastian
• Data Preparation_Andreas
• Data Merging

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import folium
import matplotlib.patches as mpatches
import matplotlib as mpl

Importieren des vorbereiteten Datensatzes

# Einlesen des Kriminalstatistik-Datensatzes
kriminalstatistik = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/andreashrb/Python_for_DS_Project/main/interim_result/Kriminalstatistik_final.csv')
kriminalstatistik = kriminalstatistik.drop('Unnamed: 0', axis = 1)

df = kriminalstatistik

kriminalstatistik.head()

	Kreis_ID	Straftat_Cluster	Stadt-/Landkreis	Anzahl erfasste Faelle	Haeufigkeitszahl	erfasste Faelle, davon Versuche - Anzahl	mit Schusswaffe gedroht	mit Schusswaffe geschossen	Auffklaerung - Anzahl Faelle	Tatverdaechtige insgesamt	...	Anteil Ausländer 6 bis unter 15 Jahre	Anteil Auländer 15 bis unter 65 Jahre	Anteil Ausländer 65 Jahre und älter	Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer unter 2 Jahre	Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 2 bis unter 10 Jahre	Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 10 bis unter 25 Jahre	Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 25 Jahre und mehr	Bundesland_ID	Bundesland	Kriminalitätsrate
0	1001	Beförderungserschleichung	Flensburg	57	63	0	0	0	56	56	...	7.9	77.2	7.4	17.4	57.5	12.9	12.1	1	Schleswig-Holstein	0.000634
1	1001	Begünstigung, Strafvereitelung, Hehlerei, Geld...	Flensburg	25	28	0	0	0	24	27	...	7.9	77.2	7.4	17.4	57.5	12.9	12.1	1	Schleswig-Holstein	0.000278
2	1001	Betrug	Flensburg	797	884	74	0	0	585	442	...	7.9	77.2	7.4	17.4	57.5	12.9	12.1	1	Schleswig-Holstein	0.008862
3	1001	Brandstiftung	Flensburg	28	31	4	0	0	12	12	...	7.9	77.2	7.4	17.4	57.5	12.9	12.1	1	Schleswig-Holstein	0.000311
4	1001	Cyberkriminalität	Flensburg	172	191	36	0	0	84	60	...	7.9	77.2	7.4	17.4	57.5	12.9	12.1	1	Schleswig-Holstein	0.001913

5 rows × 144 columns

# Speichern aller Spalten des Datensatzes als Liste
columns=list(kriminalstatistik.columns)

# Prüfen der Datentypen für jede Spalten

for i in columns:
    print(i, "hat den Datentypen", kriminalstatistik[i].dtypes)

Kreis_ID hat den Datentypen int64
Straftat_Cluster hat den Datentypen object
Stadt-/Landkreis hat den Datentypen object
Anzahl erfasste Faelle hat den Datentypen int64
Haeufigkeitszahl hat den Datentypen int64
erfasste Faelle, davon Versuche - Anzahl hat den Datentypen int64
mit Schusswaffe gedroht hat den Datentypen int64
mit Schusswaffe geschossen hat den Datentypen int64
Auffklaerung - Anzahl Faelle hat den Datentypen int64
Tatverdaechtige insgesamt hat den Datentypen int64
Tatverdaechtige - maennlich hat den Datentypen int64
Tatverdaechtige - weiblich hat den Datentypen int64
Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anzahl hat den Datentypen int64
erfasste Faelle, davon Versuche - Anteil in % hat den Datentypen float64
Aufklaerungsquote in % hat den Datentypen float64
Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anteil in % an der Gesamtzahl hat den Datentypen float64
Berufl. Absolventen Anzahl insgesamt hat den Datentypen int64
Berufl. Absolventen Anzahl weiblich hat den Datentypen int64
Berufl. Absolventen Anzahl mit Hauptschulabschluss insgesamt hat den Datentypen int64
Berufl. Absolventen Anzahl mit Hauptschulabschluss weiblich hat den Datentypen int64
Berufl. Absolventen Anzahl mit mittlerem Abschluss insgesamt hat den Datentypen int64
Berufl. Absolventen Anzahl mit mittlerem Abschluss weiblich hat den Datentypen int64
Berufl. Absolventen Anzahl mit Fachhochschulreife insgesamt hat den Datentypen int64
Berufl. Absolventen Anzahl mit Fachhochschulreife weiblich hat den Datentypen int64
Berufl. Absolventen Anzahl mit allg. Hochschulreife einschl. fachgeb. Hochschulreife insgesamt hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl insgesamt hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl weiblich hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl ohne Hauptschulabschluss Insgesamt hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl ohne Hauptschulabschluss weiblich hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl mit Hauptschulabschluss Insgesamt hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl mit Hauptschulabschluss weiblich hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl mit mittlerer Reife Insgesamt hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl mit mittlerer Reife weiblich hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl mit schulischen Teil der Fachhochschulreife Insgesamt hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl mit schulischen Teil der Fachhochschulreife weiblich hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl mit Fachhochschulreife Insgesamt hat den Datentypen float64
Allg. Absolventen Anzahl mit Fachhochschulreife weiblich hat den Datentypen float64
Allg. Absolventen Anzahl mit allg. Hochschulreife Insgesamt hat den Datentypen int64
Allg. Absolventen Anzahl mit allg. Hochschulreife weiblich hat den Datentypen int64
Arbeitslose Anzahl insgesamt hat den Datentypen int64
Arbeitslose Anzahl Ausländer hat den Datentypen int64
Arbeitslose Anzahl Schwerbehindert hat den Datentypen int64
Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 15 bis unter 20 Jahre hat den Datentypen int64
Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 20 bis unter 55 Jahre hat den Datentypen int64
Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 55 bis unter 65 Jahre hat den Datentypen int64
Arbeitslose Anzahl Langzeitarbeitslos hat den Datentypen int64
Arbeitslosenquote Prozent bezogen auf abhängige zivile Erwerbspersonen hat den Datentypen float64
Arbeitslosenquote Prozent bezogen auf alle zivilen Erwerbspersonen hat den Datentypen float64
Wahlberechtige Anzahl hat den Datentypen int64
Wahlbeteiligung Prozent hat den Datentypen float64
Gültige Zeitstimmen Anzahl hat den Datentypen int64
Gültige Zweitstimmen Parteien CDU/CSU Anzahl hat den Datentypen int64
Gültige Zweitstimmen Parteien SPD Anzahl hat den Datentypen int64
Gültige Zweitstimmen Parteien GRÜNE Anzahl hat den Datentypen int64
Gültige Zweitstimmen Parteien FDP Anzahl hat den Datentypen int64
Gültige Zweitstimmen Parteien DIE LINKE Anzahl hat den Datentypen int64
Gültige Zweitstimmen Parteien AfD Anzahl hat den Datentypen int64
Fläche in km2 hat den Datentypen float64
Verfügbares Einkommen pro Einwohner hat den Datentypen float64
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Insgesamt 1000 hat den Datentypen float64
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Land- und Forstwirtschaft, Fischerei (A) 1000 hat den Datentypen float64
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Produzierendes Gewerbe ohne Baugewerbe (B-E) 1000 hat den Datentypen float64
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Verarbeitendes Gewerbe (C) 1000 hat den Datentypen float64
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Baugewerbe (F) 1000 hat den Datentypen float64
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Handel,Verkehr,Gastgewerbe,Informa-/Kommunikation 1000 hat den Datentypen float64
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Fin-,Vers.-,Unt.-dienstl.,Grundst.-/Wohnungswesen 1000 hat den Datentypen float64
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt öffentl. u. sonst. Dienstl.,Erziehung, Gesundheit 1000 hat den Datentypen float64
Bevölkerung insgesamt hat den Datentypen int64
Bevölkerung insgesamt männlich hat den Datentypen int64
Bevölkerung insgesamt weiblich hat den Datentypen int64
Ausländer insgesamt hat den Datentypen int64
Ausländer insgesamt männlich hat den Datentypen int64
Ausländer insgesamt weiblich hat den Datentypen int64
Bevölkerung insgesamt unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung männlich, unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung weiblich, unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche insgesamt unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche männlich unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche weiblich unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer insgesamt unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer männlich unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer weiblich unter 6 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung insgesamt, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung männlich,, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung weiblich,, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche insgesamt, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche männlich, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche weiblich, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer insgesamt, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer männlich, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer weiblich, 6 bis unter 15 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung insgesamt, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung männlich,, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung weiblich,, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche insgesamt, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche männlich, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche weiblich, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer insgesamt, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer männlich, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer weiblich, 15 bis unter 65 Jahren hat den Datentypen int64
Bevölkerung insgesamt, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Bevölkerung männlich,, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Bevölkerung weiblich,, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche insgesamt, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche männlich, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Bevölkerung Deutsche weiblich, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer insgesamt, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer männlich, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Bevölkerung Ausländer weiblich, 65 Jahre und älter hat den Datentypen int64
Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer männlich an der Bevölkerung männlich hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer weiblich an der Bevölkerung weiblich hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer unter 6 Jahren an der Bevölkerung unter 6 Jahren hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer männlich unter 6 Jahren an der Bevölkerung männlich unter 6 Jahren hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer weiblich unter 6 Jahren an der Bevölkerung weiblich unter 6 Jahren hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung, 6 bis unter 15 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer männlich, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung männlich, 6 bis unter 15 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer weiblich, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung weiblich, 6 bis unter 15 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer, 15 bis unter 65 Jahre an der Bevölkerung, 15 bis unter 65 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer männlich, 15 bis unter 65 Jahre an der Bevölkerung männlich, 15 bis unter 65 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer weiblich, 15 bis unter 65 Jahre an der Bevölkerung weiblich, 15 bis unter 65 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer, 65 Jahre und älter an der Bevölkerung, 65 Jahre und älter hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer männlich, 65 Jahre und älter an der Bevölkerung männlich, 65 Jahre und älter hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer weiblich, 65 Jahre und älter an der Bevölkerung weiblich, 65 Jahre und älter hat den Datentypen float64
Beschäftigungsquoten insgesamt hat den Datentypen float64
Beschäftigungsquoten Ausländer hat den Datentypen float64
Arbeitslosenquoten von Ausländern (eingeschränkte Bezugsgröße) (nach Mig-Monitor) hat den Datentypen float64
Anteil Arbeitsuchender (Flucht und Migration) an allen Arbeitsuchenden hat den Datentypen float64
Anteil sozialversicherungspflichtig beschäftigter Ausländer hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer aus den Gastarbeiter-Anwerbestaaten an allen Ausländern hat den Datentypen float64
Anteil der EU-Ausländer an allen Ausländern hat den Datentypen float64
Anteil der Ausländer aus den seit 2004 der EU beigetretenen Staaten (EU-Osterweiterung) hat den Datentypen float64
Anteil der Nicht-EU-Ausländer an allen Ausländern hat den Datentypen float64
Anteil Ausländer unter 6 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil Ausländer 6 bis unter 15 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil Auländer 15 bis unter 65 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil Ausländer 65 Jahre und älter hat den Datentypen float64
Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer unter 2 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 2 bis unter 10 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 10 bis unter 25 Jahre hat den Datentypen float64
Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 25 Jahre und mehr hat den Datentypen float64
Bundesland_ID hat den Datentypen int64
Bundesland hat den Datentypen object
Kriminalitätsrate hat den Datentypen float64

Deskriptive Statistik

Zum Einstieg in die weitere Analyse und Datenexploration sollen zunächst einige deskriptive Statistiken betrachtet werden. Aufgrund der Vielzahl der Spalten des Datensatzes werden einzelne, in sich geschlossene Bestandteile des Gesamtdatensatzes, separat voneinander deskriptiv analysiert.

Numerische Spalten

# Vorbereitung der Spaltenlisten zur partiellen Betrachtung der deskriptiven Statistiken
kriminal_spalten = ['Kreis_ID',
 'Straftat_Cluster',
 'Stadt-/Landkreis',
 'Anzahl erfasste Faelle',
 'Haeufigkeitszahl',
 'erfasste Faelle, davon Versuche - Anzahl',
 'mit Schusswaffe gedroht',
 'mit Schusswaffe geschossen',
 'Auffklaerung - Anzahl Faelle',
 'Tatverdaechtige insgesamt',
 'Tatverdaechtige - maennlich',
 'Tatverdaechtige - weiblich',
 'Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anzahl',
 'erfasste Faelle, davon Versuche - Anteil in %',
 'Aufklaerungsquote in %',
 'Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anteil in % an der Gesamtzahl',
 'Bundesland',
 'Kriminalitätsrate']

erwerbstätige_einkommen = ['Verfügbares Einkommen pro Einwohner',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Insgesamt 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Land- und Forstwirtschaft, Fischerei (A) 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Produzierendes Gewerbe ohne Baugewerbe (B-E) 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Verarbeitendes Gewerbe (C) 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Baugewerbe (F) 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Handel,Verkehr,Gastgewerbe,Informa-/Kommunikation 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Fin-,Vers.-,Unt.-dienstl.,Grundst.-/Wohnungswesen 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt öffentl. u. sonst. Dienstl.,Erziehung, Gesundheit 1000']

migration1 = ['Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt',
 'Anteil der Ausländer männlich an der Bevölkerung männlich',
 'Anteil der Ausländer weiblich an der Bevölkerung weiblich',
 'Anteil der Ausländer unter 6 Jahren an der Bevölkerung unter 6 Jahren',
 'Anteil der Ausländer männlich unter 6 Jahren an der Bevölkerung männlich unter 6 Jahren',
 'Anteil der Ausländer weiblich unter 6 Jahren an der Bevölkerung weiblich unter 6 Jahren',
 'Anteil der Ausländer, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung, 6 bis unter 15 Jahre',
 'Anteil der Ausländer männlich, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung männlich, 6 bis unter 15 Jahre',
 'Anteil der Ausländer weiblich, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung weiblich, 6 bis unter 15 Jahre',
 'Anteil der Ausländer, 15 bis unter 65 Jahre an der Bevölkerung, 15 bis unter 65 Jahre',
 'Anteil der Ausländer männlich, 15 bis unter 65 Jahre an der Bevölkerung männlich, 15 bis unter 65 Jahre',
 'Anteil der Ausländer weiblich, 15 bis unter 65 Jahre an der Bevölkerung weiblich, 15 bis unter 65 Jahre',
 'Anteil der Ausländer, 65 Jahre und älter an der Bevölkerung, 65 Jahre und älter',
 'Anteil der Ausländer männlich, 65 Jahre und älter an der Bevölkerung männlich, 65 Jahre und älter',
 'Anteil der Ausländer weiblich, 65 Jahre und älter an der Bevölkerung weiblich, 65 Jahre und älter',
 'Beschäftigungsquoten insgesamt',
 'Beschäftigungsquoten Ausländer',
 'Arbeitslosenquoten von Ausländern (eingeschränkte Bezugsgröße) (nach Mig-Monitor)',
 'Anteil Arbeitsuchender (Flucht und Migration) an allen Arbeitsuchenden',
 'Anteil sozialversicherungspflichtig beschäftigter Ausländer',
 'Anteil der Ausländer aus den Gastarbeiter-Anwerbestaaten an allen Ausländern',
 'Anteil der EU-Ausländer an allen Ausländern',
 'Anteil der Ausländer aus den seit 2004 der EU beigetretenen Staaten (EU-Osterweiterung)',
 'Anteil der Nicht-EU-Ausländer an allen Ausländern',
 'Anteil Ausländer unter 6 Jahre',
 'Anteil Ausländer 6 bis unter 15 Jahre',
 'Anteil Auländer 15 bis unter 65 Jahre',
 'Anteil Ausländer 65 Jahre und älter',
 'Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer unter 2 Jahre',
 'Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 2 bis unter 10 Jahre',
 'Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 10 bis unter 25 Jahre',
 'Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 25 Jahre und mehr']

migration2 = [ 'Bevölkerung insgesamt',
 'Bevölkerung insgesamt männlich',
 'Bevölkerung insgesamt weiblich',
 'Ausländer insgesamt',
 'Ausländer insgesamt männlich',
 'Ausländer insgesamt weiblich',
 'Bevölkerung insgesamt unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung männlich, unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung weiblich, unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche insgesamt unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche männlich unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche weiblich unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer insgesamt unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer männlich unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer weiblich unter 6 Jahren',
 'Bevölkerung insgesamt, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung männlich,, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung weiblich,, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche insgesamt, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche männlich, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche weiblich, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer insgesamt, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer männlich, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer weiblich, 6 bis unter 15 Jahren',
 'Bevölkerung insgesamt, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung männlich,, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung weiblich,, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche insgesamt, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche männlich, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung Deutsche weiblich, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer insgesamt, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer männlich, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung Ausländer weiblich, 15 bis unter 65 Jahren',
 'Bevölkerung insgesamt, 65 Jahre und älter',
 'Bevölkerung männlich,, 65 Jahre und älter',
 'Bevölkerung weiblich,, 65 Jahre und älter',
 'Bevölkerung Deutsche insgesamt, 65 Jahre und älter',
 'Bevölkerung Deutsche männlich, 65 Jahre und älter',
 'Bevölkerung Deutsche weiblich, 65 Jahre und älter',
 'Bevölkerung Ausländer insgesamt, 65 Jahre und älter',
 'Bevölkerung Ausländer männlich, 65 Jahre und älter',
 'Bevölkerung Ausländer weiblich, 65 Jahre und älter',]

arbeitslosen_numerisch = ['Arbeitslose Anzahl insgesamt', 
'Arbeitslose Anzahl Ausländer',
'Arbeitslose Anzahl Schwerbehindert',
'Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 15 bis unter 20 Jahre',
'Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 20 bis unter 55 Jahre',
'Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 55 bis unter 65 Jahre',
'Arbeitslose Anzahl Langzeitarbeitslos']

arbeitslosen_quoten = ['Arbeitslosenquote Prozent bezogen auf abhängige zivile Erwerbspersonen',
'Arbeitslosenquote Prozent bezogen auf alle zivilen Erwerbspersonen']

wahl_numerisch = ['Wahlbeteiligung Prozent',
'Wahlberechtige Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien CDU/CSU Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien SPD Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien GRÜNE Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien FDP Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien DIE LINKE Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien AfD Anzahl']

Deskriptive Statistiken - Kriminaldatensatz

# Anzeige deskriptiver Statistiken des Kriminaldatensatzes
kriminalstatistik[kriminal_spalten].describe()

	Kreis_ID	Anzahl erfasste Faelle	Haeufigkeitszahl	erfasste Faelle, davon Versuche - Anzahl	mit Schusswaffe gedroht	mit Schusswaffe geschossen	Auffklaerung - Anzahl Faelle	Tatverdaechtige insgesamt	Tatverdaechtige - maennlich	Tatverdaechtige - weiblich	Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anzahl	erfasste Faelle, davon Versuche - Anteil in %	Aufklaerungsquote in %	Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anteil in % an der Gesamtzahl	Kriminalitätsrate
count	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000
mean	8305.947631	558.056790	229.427114	38.079914	0.620154	0.433689	341.332124	304.123328	239.132850	64.990478	124.941056	11.026075	76.873145	33.815176	0.002297
std	3757.886651	2204.690555	356.238570	200.923893	4.501925	2.087278	1119.039511	898.371520	667.882731	252.384706	596.463124	18.345268	26.803321	21.393318	0.003570
min	1001.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000	0.000000
25%	5762.000000	44.000000	31.000000	0.000000	0.000000	0.000000	34.000000	34.000000	28.000000	5.000000	9.000000	0.000000	61.874496	20.000000	0.000315
50%	8235.000000	145.000000	93.000000	5.000000	0.000000	0.000000	104.000000	104.500000	83.000000	18.000000	31.000000	4.005013	88.763017	30.493963	0.000932
75%	9676.000000	474.000000	289.000000	26.000000	0.000000	0.000000	309.000000	296.000000	237.750000	54.000000	89.000000	13.657387	97.995798	42.857143	0.002888
max	16077.000000	103622.000000	8301.000000	8954.000000	263.000000	99.000000	37145.000000	31358.000000	18698.000000	13023.000000	31257.000000	100.000000	150.000000	100.000000	0.083913

Erkenntnisse aus der deskriptiven Statistik:

1. Über alle Kreise und Straftatdelikte hinweg liegt die durchschnittliche Anzahl erfasster Straftaten/Fälle bei 558, während der Median bei 145 liegt. Somit gibt es einige wenige Ausreißer nach rechts (rechtsschiefe Verteilung). Die Spanne reicht von 0 bis 103.622 im Maximum.
2. Von den durchschnittlich 558 erfassten Fällen handelt es sich durchschnittlich um 38 Versuche. Auch hierbei handelt es sich erneut um eine stark rechtsschiefe Verteilung (Median = 5, Max = 8.954).
3. Bei 558 Fällen (im Durchschnitt über alle Straftatdelikte und Kreise) liegt der durchschnittliche Einsatz von Schusswaffen (sowohl bedroht, als auch geschossen) bei < 1. In weniger als einem von 558 Fällen wird also durchschnittlich eine Schusswaffe benutzt.
4. Durchschnittlich 558 Straftaten werden von durchschnittlich 304 verschiedenen Tatverdächtigen begangen. Davon sind durchschnittlich lediglich 55 weibliche Tatverdächtige und 239 männliche Tatverdächtige erfasst worden. Davon Nichtdeutsche Tatverdächtige waren durchschnittlich 125.
5. Durchschnittlich 11% aller erfassten Fälle waren lediglich Versuche ohne Vollendung der Straftat.
6. Der Anteil Nichtdeutscher Tatverdächtiger liegt durchschnittlich beiu 33,82 %. Hierbei handelt es sich um eine nur leicht rechtsschiefe Verteilung (Median = 30,49%). Im Vergleich zu vielen anderen hier gelisteten Informationen entspricht dies am ehesten einer Normalverteilung

Deskriptive Statistiken - Erwerbstätigen- & Einkommensdaten

kriminalstatistik[erwerbstätige_einkommen].describe()

	Verfügbares Einkommen pro Einwohner	Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Insgesamt 1000	Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Land- und Forstwirtschaft, Fischerei (A) 1000	Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Produzierendes Gewerbe ohne Baugewerbe (B-E) 1000	Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Verarbeitendes Gewerbe (C) 1000	Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Baugewerbe (F) 1000	Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Handel,Verkehr,Gastgewerbe,Informa-/Kommunikation 1000	Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Fin-,Vers.-,Unt.-dienstl.,Grundst.-/Wohnungswesen 1000	Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt öffentl. u. sonst. Dienstl.,Erziehung, Gesundheit 1000
count	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000
mean	23542.790524	112.893516	1.492519	20.848628	19.346883	6.365337	29.006733	19.397007	35.780549
std	2794.190575	155.079078	1.323184	18.073333	16.856762	6.132916	44.040679	40.196601	53.441008
min	17015.000000	20.000000	0.000000	1.600000	1.000000	0.800000	4.100000	2.100000	6.600000
25%	21677.000000	49.600000	0.500000	9.500000	8.600000	3.300000	12.100000	6.100000	15.500000
50%	23412.000000	74.700000	1.200000	14.900000	13.500000	5.000000	18.600000	9.800000	23.300000
75%	25151.000000	125.800000	2.100000	26.100000	24.200000	7.800000	31.000000	19.100000	39.300000
max	42275.000000	2066.700000	8.200000	136.900000	116.800000	90.400000	547.000000	495.300000	796.400000

Erkenntnisse aus der deskriptiven Statistik:

1. Das durchschnittliche verfügbare Einkommen über alle Kreise hinweg liegt bei 23.542€. Der Median liegt bei 23.412€. Somit handelt es sich um eine beinahe Normalverteilung des verfügbaren Einkommens über alle Kreise. Das kleinste durchschnittliche verfügare Einkommen liegt bei 17.015€, während das maximale verfügbare Einkommen pro Kopf bei 42.275€ liegt. Damit liegt das höchste Einkommen ca. 2,5-fach höher als das niedrigste verfügbare Einkommen pro Kopf.

2. Die jahresdurchschnittliche Anzahl erwerbstätiger Personen über alle Kreise hinweg beträgt 112.894. Dass es sich auch hierbei um eine rechtsschiefe Verteilung handelt, wird deutlich, wenn man sich den Median von 74.700 erwerbstätigen Personen anschaut. Hierbei handelt es sich allerdings um absolute Werte, deren Verteilung auch in einer unterschiedlichen Bevölkerungsanzahl in verschiedenen Kreisen begründet sein kann.

Deskriptive Statistiken - Migrationsdatensatz Teil 1

kriminalstatistik[migration1].describe()

	Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt	Anteil der Ausländer männlich an der Bevölkerung männlich	Anteil der Ausländer weiblich an der Bevölkerung weiblich	Anteil der Ausländer unter 6 Jahren an der Bevölkerung unter 6 Jahren	Anteil der Ausländer männlich unter 6 Jahren an der Bevölkerung männlich unter 6 Jahren	Anteil der Ausländer weiblich unter 6 Jahren an der Bevölkerung weiblich unter 6 Jahren	Anteil der Ausländer, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung, 6 bis unter 15 Jahre	Anteil der Ausländer männlich, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung männlich, 6 bis unter 15 Jahre	Anteil der Ausländer weiblich, 6 bis unter 15 Jahre an der Bevölkerung weiblich, 6 bis unter 15 Jahre	Anteil der Ausländer, 15 bis unter 65 Jahre an der Bevölkerung, 15 bis unter 65 Jahre	...	Anteil der Ausländer aus den seit 2004 der EU beigetretenen Staaten (EU-Osterweiterung)	Anteil der Nicht-EU-Ausländer an allen Ausländern	Anteil Ausländer unter 6 Jahre	Anteil Ausländer 6 bis unter 15 Jahre	Anteil Auländer 15 bis unter 65 Jahre	Anteil Ausländer 65 Jahre und älter	Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer unter 2 Jahre	Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 2 bis unter 10 Jahre	Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 10 bis unter 25 Jahre	Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 25 Jahre und mehr
count	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	...	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000
mean	11.056110	11.926434	10.206733	13.314713	13.400998	13.222693	11.510723	11.719451	11.283541	13.167332	...	30.098005	55.787781	6.507232	8.437905	77.326683	7.728429	13.660848	49.130424	17.126434	20.086534
std	5.454971	5.667512	5.266322	5.331882	5.357355	5.340258	4.708562	4.771816	4.680934	6.290253	...	10.218340	10.981743	1.399392	1.716139	2.425453	2.757597	3.981295	7.522011	2.714988	9.363759
min	2.200000	2.600000	1.900000	3.400000	3.400000	3.100000	2.600000	2.700000	2.500000	3.000000	...	10.200000	22.300000	3.400000	4.500000	70.200000	1.500000	6.700000	31.100000	7.800000	3.400000
25%	7.000000	7.600000	6.200000	9.500000	9.700000	9.400000	8.200000	8.300000	8.000000	8.300000	...	22.100000	48.100000	5.500000	7.200000	75.800000	5.800000	10.800000	43.100000	15.600000	13.300000
50%	10.200000	11.100000	9.300000	12.500000	12.500000	12.600000	11.000000	11.200000	10.700000	12.200000	...	28.700000	55.500000	6.300000	8.200000	77.300000	8.100000	12.700000	48.100000	17.100000	21.000000
75%	14.400000	15.300000	13.500000	16.400000	16.400000	16.300000	14.300000	14.500000	14.300000	17.100000	...	36.500000	63.800000	7.400000	9.500000	79.100000	9.800000	15.900000	54.600000	18.700000	27.100000
max	36.900000	38.100000	35.800000	30.200000	30.400000	30.700000	29.600000	30.300000	28.900000	42.400000	...	66.500000	80.900000	12.900000	14.600000	83.400000	15.700000	30.000000	69.200000	31.900000	44.700000

8 rows × 32 columns

Erkenntnisse aus der deskriptiven Statistik:

1. Der durchschnittliche Anteil ausländischer Bürger an der Gesamtbevölkerung liegt über alle Kreise hinweg bei ca. 11%. Im Median beträgt der Ausländeranteil über alle Kreise hinweg 10,2%, was einer annähernden Normalverteilung entspricht. Die Spanne des durchschnittlichen Ausländeranteils reicht von 2,2% bis 36,9%.

2. Der gewichtete Ausländeranteil nach Geschlechtern geht durchschnittlich leicht zu gunsten der männlichen Ausländer aus. Durchschnittlich, über alle Kreise hinweg, beträgt der Anteil männlicher Ausländer an der männlichen Bevölkerung ca. 11,93%, während es bei den weiblichen Ausländern ca. 10,21% sind. Die Spanne der Werte ist bei beiden Geschlechtergruppen ähnlich, ebenso ist die Verteilung der Werte annähernd normalverteilt - die weibliche Verteilung etwas rechtsschiefer.

3. Lediglich durchschnittlich 30% der Ausländer kommen aus EU-Staaten. Rund durchschnittlich 56% aller Ausländer stammen aus Nicht-EU-Staaten. Die Verteilung der Nicht-EU-Ausländer ist (über alle betrachteten Kreise hinweg) fast vollständig normalverteilt. Wohingegen der Anteil der Ausländer aus EU-Staaten über alle Kreise hinweg leicht rechtsschief verteilt ist.

Deskriptive Statistiken - Migrationsdatensatz Teil 2

kriminalstatistik[migration2].describe()

	Bevölkerung insgesamt	Bevölkerung insgesamt männlich	Bevölkerung insgesamt weiblich	Ausländer insgesamt	Ausländer insgesamt männlich	Ausländer insgesamt weiblich	Bevölkerung insgesamt unter 6 Jahren	Bevölkerung männlich, unter 6 Jahren	Bevölkerung weiblich, unter 6 Jahren	Bevölkerung Deutsche insgesamt unter 6 Jahren	...	Bevölkerung Ausländer weiblich, 15 bis unter 65 Jahren	Bevölkerung insgesamt, 65 Jahre und älter	Bevölkerung männlich,, 65 Jahre und älter	Bevölkerung weiblich,, 65 Jahre und älter	Bevölkerung Deutsche insgesamt, 65 Jahre und älter	Bevölkerung Deutsche männlich, 65 Jahre und älter	Bevölkerung Deutsche weiblich, 65 Jahre und älter	Bevölkerung Ausländer insgesamt, 65 Jahre und älter	Bevölkerung Ausländer männlich, 65 Jahre und älter	Bevölkerung Ausländer weiblich, 65 Jahre und älter
count	8.822000e+03	8.822000e+03	8.822000e+03	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	...	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000
mean	2.073692e+05	1.023105e+05	1.050586e+05	26396.640898	13907.182045	12489.458853	11857.586035	6084.234414	5773.351621	10199.216958	...	9461.635910	45565.177057	20006.301746	25558.875312	43232.182045	18904.466334	24327.715711	2332.995012	1101.835411	1231.159601
std	2.447168e+05	1.201289e+05	1.246032e+05	49402.015945	25364.303328	24053.133457	15147.790673	7774.892630	7373.307616	12584.539285	...	18796.808257	47278.970550	20356.017833	26934.590469	43458.971168	18618.599589	24853.441366	4527.069134	2086.318184	2443.635730
min	3.400100e+04	1.684000e+04	1.716100e+04	2071.000000	1162.000000	873.000000	1463.000000	763.000000	700.000000	1220.000000	...	668.000000	8080.000000	3535.000000	4545.000000	7810.000000	3406.000000	4404.000000	47.000000	29.000000	17.000000
25%	1.034710e+05	5.143200e+04	5.229400e+04	8167.000000	4463.000000	3724.000000	5684.000000	2918.000000	2776.000000	4933.000000	...	2699.000000	24395.000000	10720.000000	13489.000000	23428.000000	10208.000000	12884.000000	456.000000	233.000000	239.000000
50%	1.551170e+05	7.633800e+04	7.825900e+04	14218.000000	7662.000000	6515.000000	8778.000000	4467.000000	4293.000000	7598.000000	...	4805.000000	34141.000000	14900.000000	18912.000000	32578.000000	14297.000000	18383.000000	1064.000000	502.000000	563.000000
75%	2.403710e+05	1.181490e+05	1.226240e+05	28759.000000	14824.000000	13511.000000	13253.000000	6833.000000	6503.000000	11665.000000	...	9956.000000	55282.000000	24073.000000	31089.000000	51521.000000	22705.000000	29417.000000	2566.000000	1189.000000	1348.000000
max	3.664088e+06	1.802038e+06	1.862050e+06	717630.000000	369740.000000	347890.000000	227888.000000	117082.000000	110806.000000	187521.000000	...	275278.000000	705928.000000	303570.000000	402358.000000	655330.000000	281189.000000	374141.000000	50598.000000	22381.000000	28217.000000

8 rows × 42 columns

Erkentnnise aus der deskriptiven Statistik:

1. Die durchschnittliche Bevölkerungsanzahl pro Kreis beträgt 207.369. Eine starke rechtsschiefe Verteilung wird untermauert durch den Median, der hier bei 155.117 liegt. Es scheint also einige wenige große, stark bevölkerte, Kreise zu geben, die den Mittelwert "nach rechts" schieben.

2. Der Anteil der weiblichen und männlichen Bevölkerungsanteile ist ziemlich gleichverteilt. Durchschnittlich, über alle Kreise hinweg, beträgt der weibliche Bevölkerungsanteil ca. 105.059, während der männliche Bevölkerungsanteil bei 102.311 liegt.

3. Die durchschnittliche Anzahl an Ausländern pro Kreis beträgt 26.397. Davon sind durchschnittlich 13.907 männliche Ausländer und 12.489 weibliche Ausländer. Die männlichen Ausländer haben hier also das leicht höhere Gewicht an der Gesamtzahl der Ausländer an der Gesamtbevölkerung. Beide Geschlechtergruppen der Ausländer sind rechtsschief verteilt, ähnlich, wie die kumulierten Bevölkerungszahlen. Somit unterstreicht dieser Fakt noch einmal die annähernde Normalverteilung beim Ausländeranteil in der Gesamtbevölkerung über die einzelnen Kreise hinweg.

Deskriptive Statistiken - Arbeitslosendatensatz

kriminalstatistik[arbeitslosen_numerisch].describe()

	Arbeitslose Anzahl insgesamt	Arbeitslose Anzahl Ausländer	Arbeitslose Anzahl Schwerbehindert	Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 15 bis unter 20 Jahre	Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 20 bis unter 55 Jahre	Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 55 bis unter 65 Jahre	Arbeitslose Anzahl Langzeitarbeitslos
count	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000
mean	6721.835411	1984.301746	423.194514	123.423940	641.842893	1402.985037	2036.810474
std	11883.407438	4415.379877	575.250231	227.922457	1018.855955	1945.776329	3399.700295
min	933.000000	119.000000	60.000000	17.000000	108.000000	222.000000	161.000000
25%	2445.000000	500.000000	179.000000	49.000000	252.000000	608.000000	563.000000
50%	4103.000000	867.000000	268.000000	79.000000	430.000000	920.000000	1123.000000
75%	7294.000000	1958.000000	445.000000	139.000000	724.000000	1621.000000	2283.000000
max	192644.000000	68444.000000	8175.000000	4042.000000	16567.000000	30771.000000	47345.000000

Erkenntnisse deskriptiv:

1. Die durchschnittliche Anzahl der Arbeitslosen pro Kreis / Stadt liegt bei 6.721 Menschen im Jahr 2020. Der Median von 4.103 zeigt eine deutliche Tendenz in Richtung rechtsschiefer Verteilung. Einige wenige Kreise bzw. Städte mit einer hohen Arbeitslosenzahl verschieben den Mittelwert damit "nach rechts". Dies zeigt auch der extrem Ausreißer von 192.644 Arbeitslosen in einem Kreis.
2. Die durchschnittliche Anzahl der arbeitslosen Arbeitnehmer Deutschlands je Kreis / Stadt mit einem Alter zwischen 55 bis unter dem Renteneintrittsalter von 65 Jahren liegt deutlich über den beiden anderen Altergruppen (1.402).
3. Es stechen außerdem besonders die durchschnittliche Anzahl "Arbeitslose Ausländer" (1.984) und "Arbeitslose Langzeitarbeitslose" hervor. Beide sind in Summe jeweils fast genauso hoch wie die durchschnittliche Arbeitslosenanzahl über die bereits genannten Altersgruppen.

Deskriptive Statistiken - Bundestagswahl

kriminalstatistik[wahl_numerisch].describe()

	Wahlbeteiligung Prozent	Wahlberechtige Anzahl	Gültige Zweitstimmen Parteien CDU/CSU Anzahl	Gültige Zweitstimmen Parteien SPD Anzahl	Gültige Zweitstimmen Parteien GRÜNE Anzahl	Gültige Zweitstimmen Parteien FDP Anzahl	Gültige Zweitstimmen Parteien DIE LINKE Anzahl	Gültige Zweitstimmen Parteien AfD Anzahl
count	8822.000000	8.822000e+03	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000	8822.000000
mean	76.256608	1.526953e+05	27889.506234	29835.837905	17305.705736	13274.785536	5676.935162	11993.304239
std	4.145167	1.659443e+05	24249.910338	32481.854231	29216.957382	13953.311173	11807.301631	11683.631188
min	63.400000	2.574700e+04	3347.000000	3908.000000	1085.000000	1765.000000	643.000000	1809.000000
25%	74.000000	8.020100e+04	15069.000000	13528.000000	5938.000000	6014.000000	1882.000000	5993.000000
50%	76.500000	1.125130e+05	22260.000000	23058.000000	10181.000000	9800.000000	3321.000000	8958.000000
75%	79.100000	1.846550e+05	33650.000000	35651.000000	19421.000000	16243.000000	6394.000000	14206.000000
max	85.500000	2.468919e+06	289691.000000	428289.000000	408533.000000	165937.000000	209052.000000	153694.000000

Erkenntnisse deskriptiv:

1. Die durchschnittliche Wahlbeteiligung lag deutschlandweit bei 76,25 %. Die höchste Wahlbeteiligung konnte mit 85,5 % gemessen werden. Es liegt eine leicht linksschiefe Verteilung vor, jedoch schon sehr nahe an einer Normalverteilung.
2. Die großen Volksparteien haben wie erwartet die meisten Stimmen für sich gewinnen können. So erzielen CDU/CSU und die SPD im Schnitt ca. 60.000 Stimmen je Kreis / Stadt und erzielen damit knapp 55% aller gültigen Zweitstimmen.
3. Die durchschnittliche Anzahl der Wahlberechtigten beträgt 152.000 Menschen je Kreis / Stadt. Damit sind - bezogen auf die unter 1.1.4 ermittelte durchschnittliche Bevölkerungsanzahl von 207.369 - ca. 73 % der im Schnitt lebenden Menschen eines Kreises zur Teilnahme an der Bundestagswahl berechtigt.

Kategoriale Spalten

kategorial_spalten = ['Straftat_Cluster',
 'Stadt-/Landkreis']

kriminalstatistik[kategorial_spalten[0]].nunique()

22

kriminalstatistik[kategorial_spalten[1]].nunique()

380

Erkenntnisse aus den kategorialen Spalten:

Die zwei kategorialen Spalten dieses Datensatzes sind "Straftat_Cluster" und "Stadt-/Landkreis". Insgesamt werden 22 Straftat Cluster über 380 eindeutige Städte und Landkreise betrachtet.

# Anzeige der eindeutigen Straftatcluster als Liste
list(kriminalstatistik[kategorial_spalten[0]].unique())

['Beförderungserschleichung',
 'Begünstigung, Strafvereitelung, Hehlerei, Geldwäsche',
 'Betrug',
 'Brandstiftung',
 'Cyberkriminalität',
 'Diebstahl (einfach)',
 'Einbruchdiebstahl',
 'Erschleichen von Leistungen',
 'Gewalt',
 'Körperverletzung (einfach)',
 'Körperverletzung (schwer)',
 'Mord, Totschlag, Tötung auf Verlangen',
 'Raub',
 'Rauschgift',
 'Sachbeschädigung',
 'Straftaten gg. Asyl- und Aufenthaltsgesetz',
 'Straßenkriminalität',
 'Unterkundenfälschung',
 'Unterschlagung',
 'Vergewaltigung (besonders schwer)',
 'Widerstand gg. Vollstreckungsbeamte',
 'Widerstand gg. Vollstreckungsbeamte insgesamt']

# Anzeige der eindeutigen Städte und Landkreise des Datensatzes
list(kriminalstatistik[kategorial_spalten[1]].unique())

['Flensburg',
 'Kiel',
 'Lübeck',
 'Neumünster',
 'Dithmarschen',
 'Herzogtum Lauenburg',
 'Nordfriesland',
 'Ostholstein',
 'Pinneberg',
 'Plön',
 'Rendsburg-Eckernförde',
 'Schleswig-Flensburg',
 'Segeberg',
 'Steinburg',
 'Stormarn',
 'Hamburg',
 'Braunschweig',
 'Salzgitter',
 'Wolfsburg',
 'Gifhorn',
 'Goslar',
 'Helmstedt',
 'Northeim',
 'Peine',
 'Wolfenbüttel',
 'Göttingen',
 'Region Hannover',
 'Diepholz',
 'Hameln-Pyrmont',
 'Hildesheim',
 'Holzminden',
 'Nienburg (Weser)',
 'Schaumburg',
 'Celle',
 'Cuxhaven',
 'Harburg',
 'Lüchow-Dannenberg',
 'Lüneburg',
 'Osterholz',
 'Rotenburg (Wümme)',
 'Heidekreis',
 'Stade',
 'Uelzen',
 'Verden',
 'Delmenhorst',
 'Emden',
 'Oldenburg (Oldenburg)',
 'Osnabrück',
 'Wilhelmshaven',
 'Ammerland',
 'Aurich',
 'Cloppenburg',
 'Emsland',
 'Friesland',
 'Grafschaft Bentheim',
 'Leer',
 'Oldenburg',
 'Vechta',
 'Wesermarsch',
 'Wittmund',
 'Bremen',
 'Bremerhaven',
 'Düsseldorf',
 'Duisburg',
 'Essen',
 'Krefeld',
 'Mönchengladbach',
 'Mülheim an der Ruhr',
 'Oberhausen',
 'Remscheid',
 'Solingen',
 'Wuppertal',
 'Kleve',
 'Mettmann',
 'Rhein-Kreis Neuss',
 'Viersen',
 'Wesel',
 'Bonn',
 'Köln',
 'Leverkusen',
 'Aachen',
 'Düren',
 'Rhein-Erft-Kreis',
 'Euskirchen',
 'Heinsberg',
 'Oberbergischer Kreis',
 'Rheinisch-Bergischer Kreis',
 'Rhein-Sieg-Kreis',
 'Bottrop',
 'Gelsenkirchen',
 'Münster',
 'Borken',
 'Coesfeld',
 'Recklinghausen',
 'Steinfurt',
 'Warendorf',
 'Bielefeld',
 'Gütersloh',
 'Herford',
 'Höxter',
 'Lippe',
 'Minden-Lübbecke',
 'Paderborn',
 'Bochum',
 'Dortmund',
 'Hagen',
 'Hamm',
 'Herne',
 'Ennepe-Ruhr-Kreis',
 'Hochsauerlandkreis',
 'Märkischer Kreis',
 'Olpe',
 'Siegen-Wittgenstein',
 'Soest',
 'Unna',
 'Darmstadt',
 'Frankfurt am Main',
 'Offenbach am Main',
 'Wiesbaden',
 'Bergstraße',
 'Darmstadt-Dieburg',
 'Groß-Gerau',
 'Hochtaunuskreis',
 'Main-Kinzig-Kreis',
 'Main-Taunus-Kreis',
 'Odenwaldkreis',
 'Offenbach',
 'Rheingau-Taunus-Kreis',
 'Wetteraukreis',
 'Gießen',
 'Lahn-Dill-Kreis',
 'Limburg-Weilburg',
 'Marburg-Biedenkopf',
 'Vogelsbergkreis',
 'Kassel',
 'Fulda',
 'Hersfeld-Rotenburg',
 'Schwalm-Eder-Kreis',
 'Waldeck-Frankenberg',
 'Werra-Meißner-Kreis',
 'Koblenz',
 'Ahrweiler',
 'Altenkirchen (Westerwald)',
 'Bad Kreuznach',
 'Birkenfeld',
 'Cochem-Zell',
 'Mayen-Koblenz',
 'Neuwied',
 'Rhein-Hunsrück-Kreis',
 'Rhein-Lahn-Kreis',
 'Westerwaldkreis',
 'Trier',
 'Bernkastel-Wittlich',
 'Eifelkreis Bitburg-Prüm',
 'Vulkaneifel',
 'Trier-Saarburg',
 'Frankenthal (Pfalz)',
 'Kaiserslautern',
 'Landau in der Pfalz',
 'Ludwigshafen am Rhein',
 'Mainz',
 'Neustadt an der Weinstraße',
 'Pirmasens',
 'Speyer',
 'Worms',
 'Zweibrücken',
 'Alzey-Worms',
 'Bad Dürkheim',
 'Donnersbergkreis',
 'Germersheim',
 'Kusel',
 'Südliche Weinstraße',
 'Rhein-Pfalz-Kreis',
 'Mainz-Bingen',
 'Südwestpfalz',
 'Stuttgart',
 'Böblingen',
 'Esslingen',
 'Göppingen',
 'Ludwigsburg',
 'Rems-Murr-Kreis',
 'Heilbronn',
 'Hohenlohekreis',
 'Schwäbisch Hall',
 'Main-Tauber-Kreis',
 'Heidenheim',
 'Ostalbkreis',
 'Baden-Baden',
 'Karlsruhe',
 'Rastatt',
 'Heidelberg',
 'Mannheim',
 'Neckar-Odenwald-Kreis',
 'Rhein-Neckar-Kreis',
 'Pforzheim',
 'Calw',
 'Enzkreis',
 'Freudenstadt',
 'Freiburg im Breisgau',
 'Breisgau-Hochschwarzwald',
 'Emmendingen',
 'Ortenaukreis',
 'Rottweil',
 'Schwarzwald-Baar-Kreis',
 'Tuttlingen',
 'Konstanz',
 'Lörrach',
 'Waldshut',
 'Reutlingen',
 'Tübingen',
 'Zollernalbkreis',
 'Ulm',
 'Alb-Donau-Kreis',
 'Biberach',
 'Bodenseekreis',
 'Ravensburg',
 'Sigmaringen',
 'Ingolstadt',
 'München',
 'Rosenheim',
 'Altötting',
 'Berchtesgadener Land',
 'Bad Tölz-Wolfratshausen',
 'Dachau',
 'Ebersberg',
 'Eichstätt',
 'Erding',
 'Freising',
 'Fürstenfeldbruck',
 'Garmisch-Partenkirchen',
 'Landsberg am Lech',
 'Miesbach',
 'Mühldorf a.Inn',
 'Neuburg-Schrobenhausen',
 'Pfaffenhofen a.d.Ilm',
 'Starnberg',
 'Traunstein',
 'Weilheim-Schongau',
 'Landshut',
 'Passau',
 'Straubing',
 'Deggendorf',
 'Freyung-Grafenau',
 'Kelheim',
 'Regen',
 'Rottal-Inn',
 'Straubing-Bogen',
 'Dingolfing-Landau',
 'Amberg',
 'Regensburg',
 'Weiden i.d.OPf.',
 'Amberg-Sulzbach',
 'Cham',
 'Neumarkt i.d.OPf.',
 'Neustadt a.d.Waldnaab',
 'Schwandorf',
 'Tirschenreuth',
 'Bamberg',
 'Bayreuth',
 'Coburg',
 'Hof',
 'Forchheim',
 'Kronach',
 'Kulmbach',
 'Lichtenfels',
 'Wunsiedel i.Fichtelgebirge',
 'Ansbach',
 'Erlangen',
 'Fürth',
 'Nürnberg',
 'Schwabach',
 'Erlangen-Höchstadt',
 'Nürnberger Land',
 'Neustadt a.d.Aisch-Bad Windsheim',
 'Roth',
 'Weißenburg-Gunzenhausen',
 'Aschaffenburg',
 'Schweinfurt',
 'Würzburg',
 'Bad Kissingen',
 'Rhön-Grabfeld',
 'Haßberge',
 'Kitzingen',
 'Miltenberg',
 'Main-Spessart',
 'Augsburg',
 'Kaufbeuren',
 'Kempten (Allgäu)',
 'Memmingen',
 'Aichach-Friedberg',
 'Dillingen a.d.Donau',
 'Günzburg',
 'Neu-Ulm',
 'Lindau (Bodensee)',
 'Ostallgäu',
 'Unterallgäu',
 'Donau-Ries',
 'Oberallgäu',
 'Regionalverband Saarbrücken',
 'Merzig-Wadern',
 'Neunkirchen',
 'Saarlouis',
 'Saarpfalz-Kreis',
 'St. Wendel',
 'Berlin',
 'Brandenburg an der Havel',
 'Cottbus',
 'Frankfurt (Oder)',
 'Potsdam',
 'Barnim',
 'Dahme-Spreewald',
 'Elbe-Elster',
 'Havelland',
 'Märkisch-Oderland',
 'Oberhavel',
 'Oberspreewald-Lausitz',
 'Oder-Spree',
 'Ostprignitz-Ruppin',
 'Potsdam-Mittelmark',
 'Prignitz',
 'Spree-Neiße',
 'Teltow-Fläming',
 'Uckermark',
 'Rostock',
 'Schwerin',
 'Mecklenburgische Seenplatte',
 'Landkreis Rostock',
 'Vorpommern-Rügen',
 'Nordwestmecklenburg',
 'Vorpommern-Greifswald',
 'Ludwigslust-Parchim',
 'Chemnitz',
 'Erzgebirgskreis',
 'Mittelsachsen',
 'Vogtlandkreis',
 'Zwickau',
 'Dresden',
 'Bautzen',
 'Görlitz',
 'Meißen',
 'Sächsische Schweiz-Osterzgebirge',
 'Leipzig',
 'Nordsachsen',
 'Dessau-Roßlau',
 'Halle (Saale)',
 'Magdeburg',
 'Altmarkkreis Salzwedel',
 'Anhalt-Bitterfeld',
 'Börde',
 'Burgenlandkreis',
 'Harz',
 'Jerichower Land',
 'Mansfeld-Südharz',
 'Saalekreis',
 'Salzlandkreis',
 'Stendal',
 'Wittenberg',
 'Erfurt',
 'Gera',
 'Jena',
 'Suhl',
 'Weimar',
 'Eisenach',
 'Eichsfeld',
 'Nordhausen',
 'Wartburgkreis',
 'Unstrut-Hainich-Kreis',
 'Kyffhäuserkreis',
 'Schmalkalden-Meiningen',
 'Gotha',
 'Sömmerda',
 'Hildburghausen',
 'Ilm-Kreis',
 'Weimarer Land',
 'Sonneberg',
 'Saalfeld-Rudolstadt',
 'Saale-Holzland-Kreis',
 'Saale-Orla-Kreis',
 'Greiz',
 'Altenburger Land']

Explorative Datenanalyse

Im ersten Schritt der explorativen Analyse werden, um visuell einen besseren Eindruck und Überblick über den vorliegenden Datensatz zu erhalten, einige einzelne Variablen dargestellt, um im darauffolgenden Schritt dann Zusammenhänge zwischen einzelnen Variablen ausfindig zu machen.

Analyse des Kriminaldatensatzes

df_landkreis = pd.DataFrame(df.groupby('Stadt-/Landkreis')["Anzahl erfasste Faelle"].sum())\
.sort_values('Anzahl erfasste Faelle', ascending=False)

kriminal_spalten

['Kreis_ID',
 'Straftat_Cluster',
 'Stadt-/Landkreis',
 'Anzahl erfasste Faelle',
 'Haeufigkeitszahl',
 'erfasste Faelle, davon Versuche - Anzahl',
 'mit Schusswaffe gedroht',
 'mit Schusswaffe geschossen',
 'Auffklaerung - Anzahl Faelle',
 'Tatverdaechtige insgesamt',
 'Tatverdaechtige - maennlich',
 'Tatverdaechtige - weiblich',
 'Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anzahl',
 'erfasste Faelle, davon Versuche - Anteil in %',
 'Aufklaerungsquote in %',
 'Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anteil in % an der Gesamtzahl',
 'Bundesland',
 'Kriminalitätsrate']

Verteilung der Anzahl der erfassten Kriminalitätsfälle (je Kreis und Straftatdelikt)

kriminalstatistik[kriminal_spalten[3]].plot(kind='box', figsize = (13,8), 
                                            title = 'Werteverteilung der Anzahl erfasster Kriminalitätsfälle je Kreis und Straftatdelikt')

<AxesSubplot:title={'center':'Werteverteilung der Anzahl erfasster Kriminalitätsfälle je Kreis und Straftatdelikt'}>

Erkenntnis: Die Anzahl der erfassten Kriminalitätsfälle je Kreis und Straftatdelikt haben eine enorm großen Wertebereich. Allerdings ist diese Variable, als absolute Größe, sicherlich auch stark beeinflusst durch die Bevölkerungszahl und eventuell auch die Bevölkerungsdichte der jeweiligen Kreise. Ein möglicher Zusammenhang zwischen der Bevölkerungszahl/Bevölkerungsdichte der jeweiligen Kreise und der Anzahl der Kriminalitätsfälle wird demnach im späteren Verlauf dieser Analyse noch genauer betrachtet.

kriminalstatistik.loc[kriminalstatistik['Anzahl erfasste Faelle'].idxmax()]

Kreis_ID                                                                 11000
Straftat_Cluster                                           Straßenkriminalität
Stadt-/Landkreis                                                        Berlin
Anzahl erfasste Faelle                                                  103622
Haeufigkeitszahl                                                          2824
                                                                  ...         
Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 10 bis unter 25 Jahre                   22.1
Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 25 Jahre und mehr                       23.4
Bundesland_ID                                                               11
Bundesland                                                              Berlin
Kriminalitätsrate                                                      0.02828
Name: 7144, Length: 144, dtype: object

Der Höchstwert erfasster Kriminalitätsfälle erreicht hier Berlin im Bereich der Straßenkriminalität mit insgesamt 103.622 erfassten Fällen im Jahr 2020.

Summe der erfassten Straftaten pro Straftatcluster

Fälle_pro_Cluster = kriminalstatistik[[kriminal_spalten[1], kriminal_spalten[3]]]
Fälle_pro_Cluster_aggr = Fälle_pro_Cluster.groupby(['Straftat_Cluster']).sum().sort_values('Anzahl erfasste Faelle', ascending=False)
Fälle_pro_Cluster_aggr = Fälle_pro_Cluster_aggr.reset_index()
Fälle_pro_Cluster_aggr.head()

	Straftat_Cluster	Anzahl erfasste Faelle
0	Straßenkriminalität	1021339
1	Betrug	730498
2	Sachbeschädigung	574364
3	Körperverletzung (einfach)	372957
4	Rauschgift	361275

Fälle_pro_Cluster_aggr.plot(x='Straftat_Cluster', y= 'Anzahl erfasste Faelle', figsize = [25,8], kind = 'bar',
                           title = 'Summe der erfassten Kriminalitätsfälle pro Straftatcluster', fontsize = 14)

<AxesSubplot:title={'center':'Summe der erfassten Kriminalitätsfälle pro Straftatcluster'}, xlabel='Straftat_Cluster'>

Erkenntnis: Im Bundesgebiet wurden im Jahr 2020 ca. 1.000.000 Fälle von Straßenkriminalität erfasst.

Ebenfalls sehr auffällig und mit einer hohen Fallzahl vertreten sind folgende Delikte:

• Betrug,
• Sachbeschädigung
• Einfache Körperverletzung
• Rauschgiftdelikte

Relativer Anteil der Summe aller erfassten Straftaten je Straftatcluster

# Relativer Anteil der Summe aller erfassten Straftaten je Straftatcluster
Fälle_pro_Cluster_aggr = Fälle_pro_Cluster_aggr.set_index('Straftat_Cluster')
Fälle_pro_Cluster_aggr.plot(y = 'Anzahl erfasste Faelle', kind = 'pie', figsize = [100,8], legend = False,
                           title = 'Anzahl erfasste Fälle je Straftatcluster', ylabel = '', autopct='%1.1f%%')

<AxesSubplot:title={'center':'Anzahl erfasste Fälle je Straftatcluster'}>

Erkenntnis: Die Top 5 Strafdelikte sind:

1. Straßenkriminalität
2. Betrug
3. Sachbeschädigung
4. Einfache Körperverletzung
5. Rauschgiftdelikte

Diese Strafdeliktcluster machen > 60% aller Straftaten aus.

Anzahl erfasster Straftaten je Bundesland

ant_bundesl = kriminalstatistik[['Bundesland', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Bundesland').sum().reset_index().sort_values('Anzahl erfasste Faelle', ascending = False)
ant_bundesl.plot(kind='bar', figsize = [14,6], title = 'Anzahl Straftaten je Bundesland', x = 'Bundesland',
                 y = 'Anzahl erfasste Faelle')

<AxesSubplot:title={'center':'Anzahl Straftaten je Bundesland'}, xlabel='Bundesland'>

Erkenntnis: Die absolute Anzahl erfasster Straftaten ist im Bundesland NRW am Höchsten (mit Abstand).

Es folgen Bayern, Baden-Württemberg und Berlin.

Die absolute Größe der erfassten Straftaten ist an dieser Stelle vermutlich nicht der richtige Maßstab. Geeigneter wäre eine Betrachtung im Verhältnis zur Einwohnerzahl, da so die unterschiedliche Größe und Bevölkerungsanzahl in den einzelnen Kreisgebieten bei der Betrachtung der Kriminalitätsfälle Berücksichtigung findet.

Anzahl erfasster Straftaten je Bundesland: Vergleich zur Aufklärungsrate

# Anzahl der erfassten Fälle: Top Cluster nach Landkreis/Städte

## Preparation

df_1 = pd.DataFrame(df.groupby('Straftat_Cluster')["Anzahl erfasste Faelle"].sum()).sort_values('Anzahl erfasste Faelle', ascending=False)
straftat_top = df_1.reset_index(drop=False).head(8)
straftat_top_list = straftat_top['Straftat_Cluster'].tolist()
top_list_len = len(straftat_top_list)

df_small = df[['Straftat_Cluster','Stadt-/Landkreis','Anzahl erfasste Faelle','Aufklaerungsquote in %']].sort_values('Anzahl erfasste Faelle',ascending=False)
df_straftat_landkreis = df_small.groupby(['Straftat_Cluster'],sort=False).head(5)

df_straftat_landkreis_top_5 = df_straftat_landkreis[df_straftat_landkreis['Straftat_Cluster'].isin(straftat_top_list)]


## Plot

plt.figure(figsize=(20,25))
plt.subplots_adjust(hspace=0.5)
plt.suptitle('Anzahl der erfassten Fälle: Top '+ str(top_list_len) + ' Straftat-Cluster nach Landkreis/Städte im Vergleich zur Aufklärungsrate', fontsize=18, y=0.95)


for n,straftat_top_list in enumerate(straftat_top_list):
    ax1 = plt.subplot(5,2,n+1)
    ax2 = ax1.twinx()
    
    df0=df_straftat_landkreis_top_5[df_straftat_landkreis_top_5['Straftat_Cluster']==straftat_top_list]
    
    ax1.bar(df0['Stadt-/Landkreis'],df0['Anzahl erfasste Faelle'])
    ax2.plot(df0['Stadt-/Landkreis'],df0['Aufklaerungsquote in %'],color='red')
    
    ax1.set_title(straftat_top_list)
    ax1.set_ylabel("Anzahl")
    ax2.set_ylabel('%')
    ax1.set_ylim([0,120000])
    ax2.set_ylim([0,100])

plt.show()

Das unter 2.1.2 als Top-Straftat erfasste Delikt "Straßenkriminalität" weist unter den Top5 Kreisen / Städten eine sehr geringe Aufklärungsquote auf (<40 %). Interessant ist, dass wohl eine leichte Steigerung der Aufklärungsquote direkt eine deutliche Reduktion der erfassten Straftaten nach sich zieht, wie das Straftatcluster "Betrug" zeigt: Liegt die Aufklärungsquote in Berlin bei knapp über 40 %, liegt sie in Hamburg bei knapp über 50 %, was eine direkte Reduktion der Straftaten um fast 2/3 nach sich zu ziehen scheint.

Auffallend ist außerdem, dass Berlin häufig mit deutlichem Vorsprung einzelne Straftatcluster anführt und gleichzeitig eine niedrige Aufklärungsquote besitzt.

Kriminalitätsrate je Bundesland

# Kriminalitätsrate (Anzahl erfasster Fälle je Einwohner) je Bundesland
bundesl_bevölkerung = kriminalstatistik[['Bundesland','Kreis_ID', 'Bevölkerung insgesamt']].groupby(['Bundesland', 'Kreis_ID']).mean().reset_index()
bundesl_bevölkerung = bundesl_bevölkerung[['Bundesland', 'Bevölkerung insgesamt']].groupby('Bundesland').sum().reset_index()
bundesl_kriminalitätsrate = pd.merge(ant_bundesl, bundesl_bevölkerung, on = 'Bundesland', how='left')
bundesl_kriminalitätsrate['Kriminalitätsrate'] = bundesl_kriminalitätsrate['Anzahl erfasste Faelle'] / bundesl_kriminalitätsrate['Bevölkerung insgesamt']
bundesl_kriminalitätsrate = bundesl_kriminalitätsrate.sort_values('Kriminalitätsrate', ascending =False)
bundesl_kriminalitätsrate.plot(kind='bar', figsize = [14,6], title = 'Kriminalitätsrate je Bundesland', x = 'Bundesland',
                 y = 'Kriminalitätsrate')

<AxesSubplot:title={'center':'Kriminalitätsrate je Bundesland'}, xlabel='Bundesland'>

Erkenntnis:

Entgegen der absoluten Anzahl erfasster Straftaten je Bundesland ist die Kriminalitätsrate (Anzahl erfasster Straftaten pro Kopf an der Gesamtbevölkerung des Bundeslandes) in Berlin, Bremen und Hamburg mit Abstand am Höchsten.

NRW, absolut als Spitzenreiter identifiziert, steht gemessen hinsichtlich der Kriminalitätsrate an Platz 4 auf der Liste der Bundesländer in Deutschland.

Im nächsten Schritt schauen wir uns die Kriminalitätsrate je Bundesland und Kreisgebiet in einer greographischen Kartendarstellung an.

# Anpassung der Bundesland_ID an die Bundesland ID "SN_L" im geojson-File
kriminalstatistik_map_bundesl = kriminalstatistik
kriminalstatistik_map_bundesl['Bundesland_ID'] = kriminalstatistik_map_bundesl['Bundesland_ID'].astype(str)
kriminalstatistik_map_bundesl['Kreis_ID'] = kriminalstatistik_map_bundesl['Kreis_ID'].astype(str)

kriminalstatistik_map_bundesl['Bundesland_ID_long'] = np.where(kriminalstatistik_map_bundesl['Bundesland_ID'].str.len() == 1, '0'+kriminalstatistik_map_bundesl['Bundesland_ID'], kriminalstatistik_map_bundesl['Bundesland_ID'])
kriminalstatistik_map_bundesl['Kreis_ID_long'] = np.where(kriminalstatistik_map_bundesl['Kreis_ID'].str.len() == 4, '0'+kriminalstatistik_map_bundesl['Kreis_ID'], kriminalstatistik_map_bundesl['Kreis_ID'])

# Aggregation der Kriminalstatistikdaten für die Map-Darstellung auf Kreisebene (ohne Straftatcluster)

kriminalstatistik_map_bundesl_aggr = kriminalstatistik_map_bundesl[['Bundesland_ID_long', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Bundesland_ID_long').sum().reset_index()
kriminalstatistik_map_bundesl_aggr2 = kriminalstatistik_map_bundesl[['Bundesland_ID_long', 'Kreis_ID_long', 'Bevölkerung insgesamt']].groupby(['Bundesland_ID_long', 'Kreis_ID_long']).mean().reset_index()
kriminalstatistik_map_bundesl_aggr3 = kriminalstatistik_map_bundesl_aggr2[['Bundesland_ID_long', 'Bevölkerung insgesamt']].groupby('Bundesland_ID_long').sum().reset_index()
kriminalstatistik_map_bundesl_total = pd.merge(kriminalstatistik_map_bundesl_aggr, kriminalstatistik_map_bundesl_aggr3, on = 'Bundesland_ID_long', how = 'inner')
kriminalstatistik_map_bundesl_total['Kriminalitätsrate'] = kriminalstatistik_map_bundesl_total['Anzahl erfasste Faelle']/kriminalstatistik_map_bundesl_total['Bevölkerung insgesamt']

# Einbindung einer geojson-Datei in die Map (Landkreise in Deutschland)
kreis_geo = "https://raw.githubusercontent.com/andreashrb/Python_for_DS_Project/main/data/landkreise_simplify200.json"

kriminaldata = kriminalstatistik_map_bundesl_total

# Die Einfärbung der Bundeslandgebiete erfolgt anhand der Quantile der "Kriminalitätsrate" der Kriminalstatistik
bins = list(kriminaldata["Kriminalitätsrate"].quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]))

m = folium.Map(location=[51.0834196, 10.4234469], zoom_start=6)

folium.Choropleth(
    geo_data=kreis_geo,
    name="choropleth",
    data=kriminaldata,
    columns=["Bundesland_ID_long", "Kriminalitätsrate"],
    key_on='feature.properties.SN_L',
    fill_color="OrRd",
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.2,
    legend_name="Kriminalitätsrate",
    bins = bins,
    reset=True
    
).add_to(m)

folium.LayerControl().add_to(m)

m

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Erkenntnise aus geographischer Darstellung:

Die geographische Darstellung bestätigt in erster Linie das vorangegangene Balkendiagramm. Die Einfärbung der Bundesländer orientiert sich an den Quantilen der Kriminalitätsrate über alle Bundesländer im Datensatz.

Berlin, Hamburg, Bremen und Nordrhein-Westfalen liegen mit ihrer Kriminalitätsrate von > 0.06 im oberster Quantil und sind entsprechend dunkelrot eingefärbt

Insbesondere im Süden von Deutschland ist die Kriminalitätsrate auf Bundeslandebene auffällig niedrig.

Kriminalitätsrate je Kreisgebiet

# Anpassung der Kreis_ID's an die Kreis_ID "RS" im GEOJSON-File
kriminalstatistik_map = kriminalstatistik

# Aggregation der Kriminalstatistikdaten für die Map-Darstellung auf Kreisebene (ohne Straftatcluster)

kriminalstatistik_map_aggr = kriminalstatistik_map[['Kreis_ID_long', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Kreis_ID_long').sum().reset_index()
kriminalstatistik_map_aggr2 = kriminalstatistik_map[['Kreis_ID_long', 'Bevölkerung insgesamt']].groupby('Kreis_ID_long').mean().reset_index()
kriminalstatistik_map_total = pd.merge(kriminalstatistik_map_aggr, kriminalstatistik_map_aggr2, on = 'Kreis_ID_long', how = 'inner')
kriminalstatistik_map_total['Kriminalitätsrate'] = kriminalstatistik_map_total['Anzahl erfasste Faelle']/kriminalstatistik_map_total['Bevölkerung insgesamt']

# Einbindung einer geojson-Datei in die Map (Landkreise in Deutschland)
kreis_geo = "https://raw.githubusercontent.com/andreashrb/Python_for_DS_Project/main/data/landkreise_simplify200.json"

kriminaldata = kriminalstatistik_map_total

# Die Einförbung der Kreisgebiete erfolgt anhand der Quantile der "Kriminalitätsrate" der Kriminalstatistik
bins = list(kriminaldata["Kriminalitätsrate"].quantile([0, 0.25, 0.5, 0.75, 1]))

m = folium.Map(location=[51.0834196, 10.4234469], zoom_start=6)

folium.Choropleth(
    geo_data=kreis_geo,
    name="choropleth",
    data=kriminaldata,
    columns=["Kreis_ID_long", "Kriminalitätsrate"],
    key_on='feature.properties.RS',
    fill_color="OrRd",
    fill_opacity=0.7,
    line_opacity=0.2,
    legend_name="Kriminalitätsrate",
    bins = bins,
    reset=True
    
).add_to(m)

folium.LayerControl().add_to(m)

m

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Erkenntnise aus geographischer Darstellung auf Kreisebene:

Auch auf Kreisebene wiederholt sich das Bild aus der Darstellung auf Bundeslandebene.

Allerdings ist auffällig, dass insbesondere die Kreisgebiete im Osten Deutschlands eine deutlich höhere Kriminalitätsrate aufweisen, als die Kreisgebiete in der Mitte und im Süden Deutschlands.

Tatverdächtige nach Geschlecht je Straftatdeliktcluster

FälleProGeschlecht = kriminalstatistik[[kriminal_spalten[1],kriminal_spalten[9], kriminal_spalten[10], kriminal_spalten[11]]]
FälleProGeschlecht_aggr = FälleProGeschlecht.groupby(['Straftat_Cluster']).sum().sort_values('Tatverdaechtige insgesamt', ascending = False)
FälleProGeschlecht_aggr = FälleProGeschlecht_aggr.reset_index()

FälleProGeschlecht_aggr.plot(x = 'Straftat_Cluster', y = ['Tatverdaechtige - maennlich', 'Tatverdaechtige - weiblich'], figsize = [25,10], kind = 'bar',
                            title = 'Anzahl Tatverdächtige pro Straftatcluster nach Geschlechtern', stacked = True, fontsize = 16)

<AxesSubplot:title={'center':'Anzahl Tatverdächtige pro Straftatcluster nach Geschlechtern'}, xlabel='Straftat_Cluster'>

Erkenntnisse: Die höchste Anzahl an Tatverdächtigen wurde im Straftatdelikt "Betrug" erfasst.

In der Differenzierung nach Geschlechtern stellt man fest, dass der Frauenanteil an den Tatverdächtigen in den Straftatdeliktclustern "Betrug" und "einfachem Diebstahl" am Höchsten ausfällt.

Jedoch ist die Mehrheit der Tatverdächtigen in allen Straftatclustern männlich.

Aufklärungsquote je Straftatdeliktcluster

Aufklaerung = kriminalstatistik[[kriminal_spalten[1],kriminal_spalten[-4]]]
Aufklaerung_aggr = Aufklaerung.groupby(['Straftat_Cluster']).mean().sort_values('Aufklaerungsquote in %', ascending=False)
Aufklaerung_aggr = Aufklaerung_aggr.reset_index()

Aufklaerung_aggr.plot(kind='bar', x = 'Straftat_Cluster', y = 'Aufklaerungsquote in %', figsize = [18,6], 
                      title = 'Durchschnittliche Aufklärungsquote pro Straftat Cluster')

<AxesSubplot:title={'center':'Durchschnittliche Aufklärungsquote pro Straftat Cluster'}, xlabel='Straftat_Cluster'>

Erkenntnis: Die niedrigsten Aufklärungsquoten über alle Kreise hinweg liegen mit > = 30% in den Strafdelikten Sachbeschädigung, Straßenkriminalität und Einbruchdiebstahl vor.

Die besten Aufklärungsquoten hingegen bestehen bei Straftaten in den Deliktarten "Widerstand gg. Vollstreckungsbeamte", "Beförderungserschleichung", "Erschleichen von Leistungen" und bei Straftaten gg. Asyl- und Aufenthaltsgesetze.

Auffälligkeit: Die Straftatdelikte mit geringen Aufklärungsquoten sind auch, wie oben dargestellt, i.d.R. Bestandteil der TOP-Straftaten im Bundesgebiet im Jahr 2020

Fälle_pro_Cluster_aggr = Fälle_pro_Cluster_aggr.reset_index()

delikte_aufklärung = pd.merge(Fälle_pro_Cluster_aggr, Aufklaerung_aggr, on = 'Straftat_Cluster', how = 'left')

delikte_aufklärung.plot(kind = 'bar', x = 'Straftat_Cluster', y = ['Anzahl erfasste Faelle', 'Aufklaerungsquote in %'], figsize = [14,4],
                       subplots = True, title = 'Zusammenhang zw. Anzahl erfasster Kriminalitätsfälle und der Aufklärungsquote je Straftatdelikt')

array([<AxesSubplot:title={'center':'Anzahl erfasste Faelle'}, xlabel='Straftat_Cluster'>,
       <AxesSubplot:title={'center':'Aufklaerungsquote in %'}, xlabel='Straftat_Cluster'>],
      dtype=object)

Erkenntnis:

Bundesweit wurden die meisten Kriminalitätsfälle im Straftatdelikt "Straßenkriminalität" erfasst, während dieses Straftatdelikt bundesweit die geringste Aufklärungsquote aufweist.

Ein ähnliches Bild spielgelt sich mit Blick auf das Straftatdelikt "Sachbeschädigung" wieder. Eine geringe Aufklärungsquote resultiert in einer hohen Anzahl erfasster Fälle.

Tendenziell werden weniger Fälle (absolut) erfasst, wo die Aufklärungsquote höher ausfällt. Allerdings bestimmen, bei einzelnen Deliktarten, auch Ausnahmen die Regel, wie z.B. das Straftatdelikt "Betrug".

Nichtdeutsche Tatverdächtige je Straftatdelikt

auslaender = kriminalstatistik[['Straftat_Cluster','Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anteil in % an der Gesamtzahl']]
auslaender_aggr = auslaender.groupby(['Straftat_Cluster']).mean().sort_values('Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anteil in % an der Gesamtzahl', ascending = False)
auslaender_aggr = auslaender_aggr.reset_index()
auslaender_aggr.head()

	Straftat_Cluster	Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anteil in % an der Gesamtzahl
0	Straftaten gg. Asyl- und Aufenthaltsgesetz	97.936330
1	Unterkundenfälschung	46.933803
2	Beförderungserschleichung	43.642883
3	Erschleichen von Leistungen	43.567760
4	Einbruchdiebstahl	41.639855

auslaender_aggr.plot(x = 'Straftat_Cluster', y = 'Nichtdeutsche Tatverdaechtige - Anteil in % an der Gesamtzahl', 
                     kind = 'bar', 
                     figsize = [18,6], 
                     title = 'Durchschnittlicher Anteil nicht deutscher Tatverdächtiger pro Straftatcluster')

<AxesSubplot:title={'center':'Durchschnittlicher Anteil nicht deutscher Tatverdächtiger pro Straftatcluster'}, xlabel='Straftat_Cluster'>

Erkenntnis: Logischerweise ist die Beteiligung Nichtdeutscher Tatverdächtiger insbesondere bei Delikten gg. das Asyl- und Aufenthaltsgesetz am Höchsten und sticht mit fast 100% hervor.

Allerdings gibt es auch darüber hinaus noch einige weitere Straftatdelikte, bei denen die Beteiligung nichtdeutscher Tatverdächtiger besonders signifikant und überdurchschnittlich (> 33%) ist.

1. Urkundenfälschung
2. Beförderungserschleichung
3. Erschleichen von Leistungen
4. Einbruchdiebstahl
5. Einfacher Diebstahl
6. Schwere Körperveletzung
7. Raub
8. Gewalt

Hinweis: Das sind nicht die TOP-Straftaten (bundesweit) im Jahr 2020

Analyse der Erwerbstätigen- und Einkommensdaten

# Definition relevanter Spalten aus dem Dataset
erwerbstätige_einkommen

['Verfügbares Einkommen pro Einwohner',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Insgesamt 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Land- und Forstwirtschaft, Fischerei (A) 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Produzierendes Gewerbe ohne Baugewerbe (B-E) 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Verarbeitendes Gewerbe (C) 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Baugewerbe (F) 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Handel,Verkehr,Gastgewerbe,Informa-/Kommunikation 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Fin-,Vers.-,Unt.-dienstl.,Grundst.-/Wohnungswesen 1000',
 'Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt öffentl. u. sonst. Dienstl.,Erziehung, Gesundheit 1000']

Verteilung der verfügbaren Einkommen je Einwohner je Kreisgebiet

# Verteilung der Einkommen
kriminalstatistik[erwerbstätige_einkommen[0]].plot(kind='box', figsize = (13,8), 
                                            title = 'Einkommenverteilung je Kreisgebiet in Deutschland')

<AxesSubplot:title={'center':'Einkommenverteilung je Kreisgebiet in Deutschland'}>

Erkenntnis: Kreisgebiete ab einem verfügbaren pro Kopf Einkommen von 30.000 € sind Ausreißer am oberen Ende aller Kreise. Es handelt sich dementsprechend um eine relativ stark rechtsschiefe Verteilung. Die Spanne der verfügbaren Einkommen pro Kopf in deutschen Kreisgebieten reicht von ca. 17000 € bis hin zu 30.000 €. Eine relativ starke Ungleichverteilung der Einkommen.

Durchschnittlich verfügbare Einkommen je Bundesland

# Durchschnittlich verfügbare Einkommen je Bundesland

einkommen_bundesl = kriminalstatistik[['Bundesland', 'Verfügbares Einkommen pro Einwohner']].groupby('Bundesland')\
                    .mean().reset_index().sort_values('Verfügbares Einkommen pro Einwohner', ascending = False)

einkommen_bundesl.plot(kind='bar', x = 'Bundesland', y = 'Verfügbares Einkommen pro Einwohner', 
                      title = 'Durchschnittlich verfügbare Einkommen pro Einwohner in deutschen Bundesländern 2020',
                      figsize = [12,4], fontsize = 12)

<AxesSubplot:title={'center':'Durchschnittlich verfügbare Einkommen pro Einwohner in deutschen Bundesländern 2020'}, xlabel='Bundesland'>

Erkenntnis: Die durchschnittlichen verfügaren Einkommen pro Einwohner in den einzelnen Kreisgebieten Deutschlands sind, aggregiert pro Bundesland, in Baden-Württemberg und Hamburg am Höchsten. An dritter Stelle folgt Bayern.

Das geringste Einkommen pro Kopf haben die Bürger aus Bremen und Sachsen-Anhalt.

Ausgenommen von Bremen, sind die Ostdeutschen Bundesländer im durchschnittlichen Einkommen pro Kopf in ihren Kreisgebieten den westdeutschen Bundesländern unterlegen.

Anmerkung: Trotz hohem verfügbaren Pro-Kopf-Einkommen hat Hamburg eine relativ hohe Kriminalitätsrate. Dennoch lässt der Einkommensvergleich auf Bundeslandebene vermuten, dass ein Zusammenhang zw. Einkommen und Kriminalitätsrate besteht. Die einkommensschwächeren ostdeutschen Bundesländer verzeichnen eine, relativ betrachtet, höhere Kriminalitätsrate als andere Bundesländer (s. oben: Kriminalitätsraten je Bundesland)

Kriminalitätsrate in Abhängigkeit zum verfügbaren Einkommen pro Kopf

# Kriminalitätsrate (Anzahl Fälle pro Kopf) in Abhängigkeit zum verfügbaren Einkommen pro Kopf

kriminalität_kreis = kriminalstatistik[['Kreis_ID', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Kreis_ID').sum().reset_index()
einkommen_bevölkerung_kreis = kriminalstatistik[['Kreis_ID', 'Verfügbares Einkommen pro Einwohner', 'Bevölkerung insgesamt']].groupby('Kreis_ID').mean().reset_index()
kriminalität_einkommen_kopf = pd.merge(kriminalität_kreis, einkommen_bevölkerung_kreis, on = 'Kreis_ID', how = 'inner')
kriminalität_einkommen_kopf['Fälle pro Kopf'] = kriminalität_einkommen_kopf['Anzahl erfasste Faelle']/kriminalität_einkommen_kopf['Bevölkerung insgesamt']

# Plotten der Daten
kriminalität_einkommen_kopf.plot(kind='scatter', x = 'Verfügbares Einkommen pro Einwohner', y = 'Fälle pro Kopf',
                                title = 'Kriminalitätsrate (Fälle pro Kopf) in Abhängigkeit zum verfügbaren Einkommen pro Kopf',
                                figsize = [16,8])

<AxesSubplot:title={'center':'Kriminalitätsrate (Fälle pro Kopf) in Abhängigkeit zum verfügbaren Einkommen pro Kopf'}, xlabel='Verfügbares Einkommen pro Einwohner', ylabel='Fälle pro Kopf'>

Erkenntnis: Ein leicher Zusammenhang zw. dem verfügbaren EInkommen pro Kopf und der normierten Kriminalitätsrate (Anzahl erfasster Fälle pro Kopf) ist erkennbar.

Liegt im Kreisgebiet ein geringeres Pro-Kopf-Einkommen vor, liegen mehr Straftatdelikte pro Einwohner vor. Ein höheres Pro-Kopf-Einkommen führt zu einer geringeren Kriminalitätsrate.

Die Datenwolke ist relativ breitflächig und gestreut, dennoch lässt sich hier ein negativer (degressiv fallend) Zusammenhang erkennen.

Interessant wäre im nächsten Schritt zu ergründen, welche Straftatdelikte, insbesondere in Kreisen mit geringerem Pro-Kopf-Einkommen und erhöhter Kriminalitätsrate, erfasst wurden. Ebenso interessant wäre die Kriminalitätsdelikte herauszufinden, die in eher "reicheren" (höheres Pro-Kopf-Einkommen) und geringerer Kriminalitätsrate erfasst werden.

Verteilung der erwerbstätigen Personen je Kreisgebiet

kriminalstatistik[erwerbstätige_einkommen[1]].plot(kind='hist', bins = 30, 
                                                   title = 'Verteilung der absoluten Anzahl erwerbstätiger Personen (pro 1000)', figsize = [25,6],
                                                  fontsize = 14)

<AxesSubplot:title={'center':'Verteilung der absoluten Anzahl erwerbstätiger Personen (pro 1000)'}, ylabel='Frequency'>

kriminalstatistik[erwerbstätige_einkommen[1]].plot(kind='box', 
                                                   title = 'Verteilung der absoluten Anzahl erwerbstätiger Personen (pro 1000)', 
                                                   figsize = [25,6], fontsize = 14)

<AxesSubplot:title={'center':'Verteilung der absoluten Anzahl erwerbstätiger Personen (pro 1000)'}>

Erkenntnisse: Kreisgebiete mit > 200.000 Erwerbstätigen sind Ausreißer (nach rechts). Dies kann selbstverständlich auch auf eine deutlich überdurchschnittlichen Bevölkerungszahl zurückzuführen sein. An dieser Stelle wäre eine relative Betrachtung (im Verhältnis zur Gesamtbevölkerung) interessanter und wird an späterer Stelle noch einmal aufgegriffen.

Verteilung der erwerbstätigen Personen je Branche über alle Kreisgebiete

erwerbstätige_branche = kriminalstatistik[[kriminal_spalten[0], erwerbstätige_einkommen[1], erwerbstätige_einkommen[2], erwerbstätige_einkommen[3], erwerbstätige_einkommen[4]]]
erwerbstätige_branche_final = erwerbstätige_branche.groupby('Kreis_ID').mean()
erwerbstätige_branche2 = kriminalstatistik[[kriminal_spalten[0], erwerbstätige_einkommen[5], erwerbstätige_einkommen[6], erwerbstätige_einkommen[7], erwerbstätige_einkommen[8]]]

erwerbstätige_branche_final.plot(kind='box', subplots = True, title = 'Verteilung der absoluten Anzahl erwerbstätiger Personen nach Branchen (pro 1000)', figsize = [50,20])

Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Insgesamt 1000                                          AxesSubplot(0.125,0.125;0.168478x0.755)
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Land- und Forstwirtschaft, Fischerei (A) 1000        AxesSubplot(0.327174,0.125;0.168478x0.755)
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Produzierendes Gewerbe ohne Baugewerbe (B-E) 1000    AxesSubplot(0.529348,0.125;0.168478x0.755)
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Verarbeitendes Gewerbe (C) 1000                      AxesSubplot(0.731522,0.125;0.168478x0.755)
dtype: object

kriminalstatistik[erwerbstätige_einkommen[5:8]].plot(kind='box', subplots = True, title = 'Verteilung der absoluten Anzahl erwerbstätiger Personen nach Branchen (pro 1000)', figsize = [50,20])

Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Baugewerbe (F) 1000                                          AxesSubplot(0.125,0.125;0.227941x0.755)
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Handel,Verkehr,Gastgewerbe,Informa-/Kommunikation 1000    AxesSubplot(0.398529,0.125;0.227941x0.755)
Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Fin-,Vers.-,Unt.-dienstl.,Grundst.-/Wohnungswesen 1000    AxesSubplot(0.672059,0.125;0.227941x0.755)
dtype: object

Erkenntnis: Am breitesten Gestreut sind die Zahlen der Erwerbstätigen pro Kreisgebiet in der Branche der Land- und Forstwirtschaft, wobei die absolute Zahl der Erwerbstätigen in dieser Branche eher eine Minderheit an den Gesamterwerbstätigen der anderen Branchen über alle Kreise ausmacht. Die breite Streuung der Anzahl der Erwerbstätigen in dieser Branche kommt vermutlich dadurch, dass diese Branche eher in Kreisgebieten ländlicher Regionen vertreten ist (mit entsprechend vielen Wald- und Naturflächen), während in Kreisgebieten bzw. kreisfreien Städten, die weniger ländlich gelegen sind, weniger Betriebe der Forstwirtschaft angesiedelt sind.

Bei der Anzahl der Erwerbstätigen gibt es in allen Branchen relativ extreme AusreißerDas deutet auf eine mögliche Kreis- oder Bundeslandspezifische Verteilung bzw. Ballung der einzelnen Branchen hin. Die einzelnen Kreisgebiete scheinen demnach durchaus strukturelle Unterschiede in dieser Hinsicht aufzuweisen.

Analyse der Migrations- und Bevölkerungsdaten

Anzahl erfasster Straftaten über alle Kreise und Straftatdelikte in Abhängigkeit zur Bevölkerungsanzahl

delikte_einwohner = kriminalstatistik[['Kreis_ID', 'Straftat_Cluster', 'Bevölkerung insgesamt', 'Anzahl erfasste Faelle']]
delikte_einwohner
delikte_einwohner.plot(kind = 'scatter', x = 'Bevölkerung insgesamt', y= 'Anzahl erfasste Faelle', figsize = [16,6],
                      title = 'Zusammenhang zw. Bevölkerungszahl und der Anzahl der Straftatdelikte')

<AxesSubplot:title={'center':'Zusammenhang zw. Bevölkerungszahl und der Anzahl der Straftatdelikte'}, xlabel='Bevölkerung insgesamt', ylabel='Anzahl erfasste Faelle'>

groups = delikte_einwohner.groupby("Straftat_Cluster")
plt.figure(figsize=(25,12))
plt.title ('Zusammenhang zw. Bevölkerungszahl und Anzahl der erfassten Strafdelikte in deutschen Kreisgebieten', fontsize = 18)
for name, group in groups:
    plt.plot(group['Bevölkerung insgesamt'], group['Anzahl erfasste Faelle'], marker="o", linestyle="", label=name, markersize = 15)    
plt.legend()

<matplotlib.legend.Legend at 0x2ccd3b86160>

Erkenntnisse: Der Zusammenhang der Bevölkerungszahl im Verhältnis zu den erfassten Straftaten ist scheinbar positiv. Ein leichter Anstieg der Straftaten bei steigender Bevölkerungszahl zeigt diesen Zusammenhang visuell auf. Eindeutiger könnte es eventuell werden, wenn die Bevölkerungsdichte (Einwohner pro km2) betrachtet wird.

Dabei stechen allerdings keine einzelnen Straftaten hervor.

Anzahl erfasster Straftaten in Abhängigkeit zur Bevölkerungsdichte

# Straftaten im Zusammenhang mit der Bevölkerungsdichte pro Bundesland
Bundesland_Straftaten = kriminalstatistik[['Bundesland', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Bundesland').sum().reset_index()

# Mittelwert der Fläche und der Bevölkerungszahlen je Kreis und Bundesland
Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte_prep = kriminalstatistik[['Bundesland', 'Kreis_ID', 'Bevölkerung insgesamt', 'Fläche in km2']].groupby (['Bundesland', 'Kreis_ID']).mean().reset_index()

# Aggregation von Bevölkerungszahlen und Flächendaten je Bundesland (Summe)
Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte_prep2 = Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte_prep.drop('Kreis_ID', axis =1)
Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte_prep2 = Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte_prep.groupby('Bundesland').sum().reset_index()

# Joinen von Straftaten pro Bundesland und Bevölkerung/Fläche pro Bundesland
Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte = pd.merge(Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte_prep2, Bundesland_Straftaten,
                                                   on = 'Bundesland', how = 'left')
# Berechnung der Bevölkerungsdichte
Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte['Bevölkerungsdichte'] = Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte['Bevölkerung insgesamt'] / Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte['Fläche in km2'] 

Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte.plot(kind = 'scatter', x = 'Bevölkerungsdichte', y = 'Anzahl erfasste Faelle',
                                             title = 'Zusammenhang zw. Bevölkerungsdichte (Bundesland) und Anzahl der erfassten Kriminalitätsfälle',
                                             figsize = [16,8])

<AxesSubplot:title={'center':'Zusammenhang zw. Bevölkerungsdichte (Bundesland) und Anzahl der erfassten Kriminalitätsfälle'}, xlabel='Bevölkerungsdichte', ylabel='Anzahl erfasste Faelle'>

Erkenntnis: Auf Bundeslandebene lässt sich kein klarer Zusammenhang zw. Bevölkerungsdichte und der Anzahl der erfassten Delikte definieren. Ein Blick auf Kreisebene würde die Anzahl der Datenpunkte erhöhen und ein granulareres Bild liefern.

# Straftaten im Zusammenhang mit der Bevölkerungsdichte pro Kreisgebiet
Bundesland_Straftaten_Kreis = kriminalstatistik[['Kreis_ID', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby(['Kreis_ID']).sum().reset_index()

# Mittelwert der Fläche und der Bevölkerungszahlen je Kreis (Aufsummieren würde hier zu falschen Ergebnissen führen)
Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte_Kreis = kriminalstatistik[['Kreis_ID', 'Bevölkerung insgesamt', 'Fläche in km2']].groupby (['Kreis_ID']).mean().reset_index()

# Joinen der beiden DataFrames
Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte = pd.merge(Bundesland_Straftaten_Kreis, Bundesland_Straftaten_Bevölkerungsdichte_Kreis, on = 'Kreis_ID', how = 'left')

# Berechnung der Bevölkerungsdichte auf Kreisebene
Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte['Bevölkerungsdichte'] = Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte['Bevölkerung insgesamt'] / Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte ['Fläche in km2']

# Plotten der Daten
Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte.plot(kind = 'scatter', x = 'Bevölkerungsdichte', y = 'Anzahl erfasste Faelle',
                                        title = 'Zusammenhang zw. Bevölkerungsdichte (Kreisgebiete) und Anzahl der Kriminalitätsfälle',
                                        figsize = [16,8])

<AxesSubplot:title={'center':'Zusammenhang zw. Bevölkerungsdichte (Kreisgebiete) und Anzahl der Kriminalitätsfälle'}, xlabel='Bevölkerungsdichte', ylabel='Anzahl erfasste Faelle'>

Erkenntnis: Auch auf Kreisebene (mehr Datenpunkte als auf Bundeslandebene) lässt sich kein klarer Zusammenhang zwischen der Bevölkerungsdichte eines Kreisgebiets und den dort erfassten Strafdelikten im Jahr 2020 erkennen. Eine leichte Tendenz, ein leicht positiver Zusammenhang, lässt sich hier erahnen. Allerdings streut der Plot ab einer Bevölkerungsdichte von 2000 Einwohnern pro km2 sehr stark, sodass keine Eindeutigkeit des Zusammenhangs behauptet werden kann.

Die Bevölkerungsdichte sollte im Folgenden noch mit der Kriminalitätsrate (Anzahl erfasste Fälle je Einwohner) auf Abhängigkeiten geprüft werden.

Kriminalitätsrate in Abhängigkeit zur Bevölkerungsdichte

# Berechnung der Kriminalitätsrate auf Kreisgebietsebene
Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte['Kriminalitätsrate'] = Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte['Anzahl erfasste Faelle'] / Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte['Bevölkerung insgesamt']

# Plotten der Daten
Kreis_Straftaten_Bevölkerungsdichte.plot(kind = 'scatter', x = 'Bevölkerungsdichte', y = 'Kriminalitätsrate',
                                        title = 'Zusammenhang zw. Bevölkerungsdichte und der Kriminalitätsrate (Kreisgebiete)',
                                        figsize = [16,8])

<AxesSubplot:title={'center':'Zusammenhang zw. Bevölkerungsdichte und der Kriminalitätsrate (Kreisgebiete)'}, xlabel='Bevölkerungsdichte', ylabel='Kriminalitätsrate'>

Erkenntnis:

Die Kriminalitätsrate steigt mit steigender Bevölkerungsdichte signifikant.

Kreisgebiete mit relativ hoher Bevölkerungsdichte weisen deutlich höhere Kriminalitätsraten auf. Ausnahmen bestimmen die Regel - es gibt demnach Ausreißer in Form von Kreisgebieten, die trotz hoher Bevölkerungsdichte eine recht geringe Kriminalitätsrate aufweisen.

Verteilung der Beschäftigtenquote je Kreisgeebiet

# Beschäftigitenquote insgesamt je Kreisgebiet
kriminalstatistik['Beschäftigungsquoten insgesamt'].plot(kind = 'hist', bins = 15, figsize = [25,8], 
                                                         title = 'Verteilung der Beschäftigungsquoten je Kreisgebiet')

<AxesSubplot:title={'center':'Verteilung der Beschäftigungsquoten je Kreisgebiet'}, ylabel='Frequency'>

Erkenntnis: Linksschiefe Verteilung der Beschäftigungsquoten. Mittelwert liegt zwischen 60 und 65%. Einige wenige Kreisgebiete haben sogar Beschäftigungsquoten nahe 70%. Auf der anderen Seite haben ebenso einige Kreisgebiete Beschäftigungsquoten < 55%.

# Beschäftigtenquote der Ausländer je Kreisgebiet
kriminalstatistik['Beschäftigungsquoten Ausländer'].plot(kind = 'hist', figsize = [25,8], bins = 5,
                                                         title = 'Verteilung der Beschäftigungsquoten der ausländischen Bürger je Kreisgebiet')

<AxesSubplot:title={'center':'Verteilung der Beschäftigungsquoten der ausländischen Bürger je Kreisgebiet'}, ylabel='Frequency'>

Erkenntnis: Annähernde Normalverteilung der Beschäftigungsquoten der ausländischen Bürger je Kreisgebiet.

Der Wertebereich, also die Spanne der Beschäftigungsquote unter Ausländern, ist allerdings deutlich größer.

Sie reicht von ca. 15% bis über 70%. Der Mittelwert der Beschäftigungsquote unter Ausländern, wie im Histogramm ersichtlich, liegt bei ca. 50%, was deutlich niedriger ist, als die Beschäftigungsquote in der Gesamtbevölkerung.

Kriminalitätsrate je Kreisgebiet in Abhängigkeit zur Beschäftigungsquote

beschäftigung = kriminalstatistik[['Kreis_ID', 'Beschäftigungsquoten insgesamt', 'Bevölkerung insgesamt']].groupby('Kreis_ID').mean().reset_index()
fälle = kriminalstatistik[['Kreis_ID','Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Kreis_ID').sum().reset_index()

beschäftigung_fälle = pd.merge(beschäftigung, fälle, on = 'Kreis_ID', how = 'inner')
beschäftigung_fälle['Kriminalitätsrate'] = beschäftigung_fälle['Anzahl erfasste Faelle'] / beschäftigung_fälle['Bevölkerung insgesamt']
beschäftigung_fälle.plot(kind='scatter', x = 'Beschäftigungsquoten insgesamt', y = 'Kriminalitätsrate',
                        title = 'Kriminalitätsrate je Kreisgebiet in Abhängigkeit zur Beschäftigungsquote',
                        figsize = [18,6])

<AxesSubplot:title={'center':'Kriminalitätsrate je Kreisgebiet in Abhängigkeit zur Beschäftigungsquote'}, xlabel='Beschäftigungsquoten insgesamt', ylabel='Kriminalitätsrate'>

Erkenntnis:

Ein Zusammenhang zwischen der Kriminalitätsrate und der Beschäftigungsquote der Gesamtbevölkerung eines Kreisgebiets kann, unter Berücksichtigung einiger Ausreißer, angenommen werden.

Es liegt ein leicht negativer Zusammenhang vor.

Je niedriger die Beschäftigungsquoten (ergo: je höher die Arbeitslosenquote), desto höher sind tendenziell die Kriminalitätsfälle pro Kopf (Kriminalitätsrate).

Verteilung der Ausländeranteile je Kreisgebiet

kriminalstatistik[migration1[0:3]].plot(kind = 'box', subplots = True, figsize = [50,20], 
                                        title = 'Verteilung der Ausländeranteile je Kreisgebiet (nach Geschlechtern)',
                                       fontsize = 30)

Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt       AxesSubplot(0.125,0.125;0.227941x0.755)
Anteil der Ausländer männlich an der Bevölkerung männlich      AxesSubplot(0.398529,0.125;0.227941x0.755)
Anteil der Ausländer weiblich an der Bevölkerung weiblich      AxesSubplot(0.672059,0.125;0.227941x0.755)
dtype: object

Erkenntnis: Die Verteilung der Ausländer (Ausländeranteil an der Gesamtbevölkerung) über alle deutsche Kreise scheint sehr unterschiedlich zu sein. Die Ausländeranteile reichen von < 5% bis hin zu > 30 %. Analog verhält es sich mit den geschlechterspezifischen Ausländeranteilen an der Gesamtbevölkerung des jeweiligen Geschlechts.

Somit scheinen ausländische Bürger sehr ungleich auf die einzelnen Kreisgebiete verteilt zu sein.

Ausländeranteile je Bundesland

kriminalstatistik[[kriminal_spalten[-2], migration1[0], migration1[1], migration1[2]]]

auslaender_bundesland = kriminalstatistik[[kriminal_spalten[-2], migration1[0], migration1[1], migration1[2], 'Anteil der Nicht-EU-Ausländer an allen Ausländern', 'Anteil der EU-Ausländer an allen Ausländern']].groupby('Bundesland').mean().reset_index().sort_values('Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt', ascending=False)

auslaender_bundesland.plot(kind='bar',x = 'Bundesland', y = 'Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt', legend = False,
                          title = 'Durchschnittlicher Ausländeranteil je Bundesland', ylabel = 'Rel. Anteil Ausländer an der Gesamtbevölkerung', figsize=[14,6])

<AxesSubplot:title={'center':'Durchschnittlicher Ausländeranteil je Bundesland'}, xlabel='Bundesland', ylabel='Rel. Anteil Ausländer an der Gesamtbevölkerung'>

Erkenntnis: Der Ausländeranteil ist in Berlin am Höchsten. Es folgt Bremen, Hamburg, Baden-Württemerg und Hessen. In diesen 5 Bundesländern leben fast 50% aller ausländischen Bürger in Deutschland.

Kriminalitätsrate in Abhängigkeit zum Ausländeranteil

# Vergleich der Kriminalitätsrate je Bundesland mit dem durchschnittlichen Ausländeranteil je Bundesland
bundesl_krim = bundesl_kriminalitätsrate[['Bundesland', 'Kriminalitätsrate']]
ausl_bundesl = auslaender_bundesland[['Bundesland','Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt']]

krim_ausl = pd.merge(bundesl_krim , ausl_bundesl, on = 'Bundesland', how = 'inner').set_index('Bundesland')
krim_ausl.plot(kind = 'bar', title = 'Zusammenhang zw. Ausländeranteil an der Bevölkerung je Bundesland und der Kriminalitätsrate pro Bundesland',
              subplots=True, legend = False, fontsize = 10, figsize = [16,8])

array([<AxesSubplot:title={'center':'Kriminalitätsrate'}, xlabel='Bundesland'>,
       <AxesSubplot:title={'center':'Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt'}, xlabel='Bundesland'>],
      dtype=object)

Erkenntnis:

Ein Zusammenhang zw. Ausländeranteil und Kriminalitätsrate scheint zu bestehen. Die Bundesländer mit dem höchsten Ausländeranteil weisen ebenso die höchste Kriminalitätsrate auf. Es gibt Ausnahmen, z.B. Hessen, Baden-Württemberg und auch Bayern und Rheinland-Pfalz.

Anmerkung: Ebenso besteht ein Zusammenhang zw. verfügbarem Einkommen pro Einwohner und der Kriminalitätsrate. Ausländische Bürger haben, wie weiter oben im Rahmen der explorativen Analyse aufgezeigt, ein geringeres durchschnittliches Einkommen pro Kopf.

# Zusammenhang zwischen der Kriminalitätsrate (Anzahl erfasster Fälle je Einwohner) und des Ausländeranteils an der Bevölkerung


krim_kreis = kriminalstatistik[['Kreis_ID', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby(['Kreis_ID']).sum().reset_index()
ausl = kriminalstatistik[['Kreis_ID', 'Bevölkerung insgesamt', 'Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt']].groupby(['Kreis_ID']).mean().reset_index()

krim_ausl = pd.merge(krim_kreis, ausl, on = 'Kreis_ID', how = 'inner')
krim_ausl['Fälle pro Kopf'] = krim_ausl['Anzahl erfasste Faelle'] / krim_ausl['Bevölkerung insgesamt']

krim_ausl.plot(kind='scatter', x = 'Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt', y = 'Fälle pro Kopf',
              title = 'Abhängigkeit der Kriminalitätsrate vom Ausländeranteil in der Bevölkerung deutscher Kreisgebiete',
              figsize = [18,6], fontsize=14)

<AxesSubplot:title={'center':'Abhängigkeit der Kriminalitätsrate vom Ausländeranteil in der Bevölkerung deutscher Kreisgebiete'}, xlabel='Anteil der Ausländer insgesamt an der Bevölkerung insgesamt', ylabel='Fälle pro Kopf'>

Erkenntnis:

Ein geringer Anteil der Ausländer an der Gesamtbevölkerung deutscher Kreisgebiete scheint, dem Scatterplot folgend, eine relativ geringe Kriminalitätsrate aufzuweisen.

Ein höherer Ausländeranteil an der Gesamtbevölkerung auf Kreisebene wirkt sich leicht negativ auf die Kriminalitätsfälle pro Kopf aus.

Auch wenn die Streuung relativ breit ist, lässt sich ein leicht positiver Zusammenhang erkennen.

Wie bereits eingangs in der Analyse einzelner Variablen des Migrationsdatensatzes (s. Kapitel 3.3) dargestellt, ist die Erwerbsquote bei ausländischen Bürgern in deutschen Kreisgebieten durchschnittlich deutlich niedriger, als die Erwerbsquote der Gesamtbevölkerung. Der Zusammenhang der Kriminalitätsrate zum rel. Anteil der Erwerbstätigen in deutschen Kreisgebieten wurde etwas weiter oben bereits aufgezeigt.

Dieser Scatterplot bestätigt diesen dreidimensionalen Zusammenhang (Ausländischer Bürger <> Geringe Erwerbstätigenquote <> Höhere Kriminalitätsrate) noch einmal.

Außerdem lässt die, ebenfalls weiter oben bereits dargestellte, Tatsache, dass bei hohen Kriminalitätsraten in geringeren Einkommensbereichen i.d.R. die Strafdelikte "Diebstahl einfach" und/oder "Straftaten gg. Asyl- und Aufenthaltsgesetze" erfasst werden, darauf schließen, dass der rel. Anteil der Tatverdächtigen, die Diebstahlsdelikte begehen, ausländisch sein könnten. Diese Hypothese gilt es im Folgenden zu überprüfen.

auslaender_bundesland = auslaender_bundesland.sort_values('Anteil der Nicht-EU-Ausländer an allen Ausländern', ascending=False)
auslaender_bundesland.plot(kind='bar', x= 'Bundesland', y = 'Anteil der Nicht-EU-Ausländer an allen Ausländern', legend = False,
                          title = 'Anteil der Nicht-EU-Ausländer an allen Ausländern je Bundesland', ylabel = '', figsize = [25,8] )

<AxesSubplot:title={'center':'Anteil der Nicht-EU-Ausländer an allen Ausländern je Bundesland'}, xlabel='Bundesland'>

Erkenntnis: Der Anteil der Nicht-EU-Ausländer ist in Hamburg am Höchsten. Darauf folgt Sachsen-Anhalt, Bremen, Berlin und Brandenburg. Die Spanne der Werte je Bundesland reicht von durchschnittlich 50% bis hin zu fast 70%.

Anmerkung: Bundesländer mit hoher Kriminalitätsrate und hohem Ausländeranteil haben gleichzeitig relativ hohen Anteil an Nicht-EU-Ausländern.

auslaender_bundesland = auslaender_bundesland.sort_values('Anteil der EU-Ausländer an allen Ausländern', ascending=False)
auslaender_bundesland.plot(kind='bar',x = 'Bundesland', y = 'Anteil der EU-Ausländer an allen Ausländern', legend = False,
                          title = 'Anteil der EU-Ausländer an allen Ausländern', ylabel = '', figsize = [25,8] )

<AxesSubplot:title={'center':'Anteil der EU-Ausländer an allen Ausländern'}, xlabel='Bundesland'>

Erkenntnis: Der Anteil der EU-Ausländer ist in Bayern am Höchsten. Darauf folgen Baden-Württemberg, das Saarland und Rheinland-Pfalz. Die Spanne der Werte reicht hier von knapp > 30% (im Durchschnitt über alle Kreise der Bundesländer) bis hin zu etwas > 50%.

Anmerkung: In Bundesländern, wie Bayern, Baden-Württemberg und Rheinland-Pfalz, mit überdurchschnittlichem Ausländeranteil und trotzdem relativ geringer Kriminalitätsrate leben vorwiegend (zu größeren Teilen) Ausländer aus EU-Staaten stammend.

auslaender_aufenthaltsdauer = kriminalstatistik[['Bundesland','Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer unter 2 Jahre',
 'Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 2 bis unter 10 Jahre',
 'Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 10 bis unter 25 Jahre',
 'Anteil Ausländer Aufenthaltsdauer 25 Jahre und mehr']]
auslaender_aufenthaltsdauer_aggr = auslaender_aufenthaltsdauer[1:].groupby('Bundesland').mean()

fig = auslaender_aufenthaltsdauer_aggr.plot.bar(rot=10, stacked = True, subplots=False, figsize = [25,8], fontsize = 16,
                                               title = 'Aufenthaltsdauer der Ausländer je Bundesland')
fig.legend(loc=1)  

<matplotlib.legend.Legend at 0x2ccd67a2040>

Erkenntnis: In ziemlich allen Bundesländern ist der dominierende Anteil der Ausländer mit einer Aufenthaltsdauer von 2-10 Jahren.

Auffällig niedrig ist der Anteil der Ausländer mit einer Aufenthaltsdauer von > 25 Jahren in Meckenburg-Vorpommern, Sachsen und Sachsen-Anhalt. Auch in Brandenburg ist diese Gruppe mit einem nur relativ geringen Anteil vertreten.

Gleichermaßen sind in diesen Bundesländern jene Ausländeranteile mit einer Aufenthaltsdauer von > 2 Jahren etwas erhöht.

Analyse der Arbeitslosenstatistik

# Sub-Datasets Arbeitslose


df_landkreis_1 = df_landkreis.reset_index(drop=False)

# Sub-Dataset: Arbeitslose insgesamt je Landkreis/ Stadt inkl. Angabe Bundesland
df_arbeitslose_ins_land_bund = df[['Stadt-/Landkreis',
                           'Bundesland',
                           'Arbeitslose Anzahl insgesamt']]

# Sub-Dataset: Arbeitslose je Kategorie je Landkreis/ Stadt inkl. Angabe Bundesland
df_arbeitslose_kat_land_bund = df[['Stadt-/Landkreis',
                                   'Bundesland',
                                   'Arbeitslose Anzahl insgesamt',
                                   'Arbeitslose Anzahl Ausländer',
                                   'Arbeitslose Anzahl Langzeitarbeitslos',
                                   'Arbeitslose Anzahl Schwerbehindert',
                                   'Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 15 bis unter 20 Jahre',
                                   'Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 20 bis unter 55 Jahre',
                                   'Arbeitslose Anzahl Alter zwischen 55 bis unter 65 Jahre']]

# Sub-Dataset: Arbeitslose je Kategorie je Bundesland
df_arbeitslose_kat_bund = pd.DataFrame(df_arbeitslose_kat_land_bund.groupby('Bundesland').mean()).\
                          sort_values('Arbeitslose Anzahl insgesamt',ascending = False).reset_index(drop=False)

Verteilung der Anzahl der Arbeitslosen je Kategorie je Kreisgebiet

# Verteilung der Anzahl der Arbeitslosen insgesamt
kriminalstatistik[arbeitslosen_numerisch[0]].plot(kind='box',figsize = (13,8),
                                                title = 'Arbeitslosenverteilung je Kreisgebiet in Deutschland')

<AxesSubplot:title={'center':'Arbeitslosenverteilung je Kreisgebiet in Deutschland'}>

Es lässt sich feststellen, dass Kreise / Städte ab einer Arbeitslosenanzahl von ca. 20.000 die Außreißer am oberen Ende bilden. Daneben wird ein sehr starker Ausreißer von knapp unter 200.000 Arbeitslose festgestellt. Die Spanne der Arbeitslosen reicht von wenigen Hundert bis hin zu ca. 20.000 Menschen. Somit handelt es sich dabei um eine extrem rechtsschiefe Verteilung.

Durchschnittliche Anzahl Arbeitslose je Bundesland

arbeitslose_bundesland = df_arbeitslose_ins_land_bund[['Bundesland', 'Arbeitslose Anzahl insgesamt']].groupby('Bundesland')\
                        .mean().reset_index().sort_values('Arbeitslose Anzahl insgesamt',ascending = False)

arbeitslose_bundesland.plot(kind='bar', x='Bundesland',y='Arbeitslose Anzahl insgesamt', 
                            title = 'Durchschnittliche Anzahl Arbeitsloser in deutschen Bundesländern im Jahr 2020',
                           figsize=[16,5])

<AxesSubplot:title={'center':'Durchschnittliche Anzahl Arbeitsloser in deutschen Bundesländern im Jahr 2020'}, xlabel='Bundesland'>

Erkenntnis: Führend im Ranking der durchschnittlichen Anzahl der Arbeitslosen in einzelnen Kreisgebieten Deutschland ist mit weitem Abstand Berlin, welches damit den Ausreißer aus 3.1 begründet. Die Stadtstaaten Hamburg und Bremen folgen, jedoch mit weitem Abstand.

Die geringeste Arbeitslosenanzahl haben Thüringen und Bayern.

Insgesamt bewegt sich die Anzahl der Arbeitslosen aber - trotz Corona im Jahr 2020 - auf einem eher niedrigen Niveau.

Anmerkung: Das Ranking der Kriminalitätsraten führen ebenfalls Berlin, Hamburg und Bremen an. Es lässt sich daher vermuten, dass ein Zusammenhang zwischen Arbeitslosenzahlen und Kriminalitätsraten bzw. erfassten Straftatfällen herrscht. Dies soll im Folgenden nun noch einmal kurz untersucht werden.

Anzahl erfasster Straftaten in Abhängigkeit zur Anzahl der Arbeitslosen je Kategorie

# Vergleich Arbeitslose je Kategorie zur Anzahl erfasster Fälle

df_landkreis_1 = df_landkreis.reset_index(drop=False)
df_arbeitslose_kat_landkreis_1 = pd.merge(df_arbeitslose_kat_land_bund,df_landkreis_1,on=['Stadt-/Landkreis'])

df_arbeitslose_list = df_arbeitslose_kat_landkreis_1.iloc[:,2:9]


## Plot

count=1
plt.subplots(figsize=(20, 25))
plt.subplots_adjust(hspace=1)
plt.suptitle('Vergleich Anzahl der erfassten Fälle an Straftaten mit Arbeitslosen je Kategorie je Kreisgebiet', fontsize=18, y=0.95)

for i in df_arbeitslose_list.columns:
    ax = plt.subplot(8,2,count)
    x = df_arbeitslose_kat_landkreis_1[i]
    y = df_arbeitslose_kat_landkreis_1['Anzahl erfasste Faelle']
    plt.scatter(x,y)
    
    ax.set_xlabel(i)
    ax.set_title('Anzahl erfasster Fälle zu '+'\n'+i)
    ax.set_xlim([0,70000])
    ax.set_ylim([0,200000])
    plt.yticks(np.arange(0, 200000, 50000.0))
    plt.xticks(np.arange(0, 70000, 10000.0))
    count+=1

plt.show()

# Kriminalitätsrate in Abhängigkeit zur Arbeitslosenquote bezogen auf alle zivilen Erwerbspersonen

krimi_kreis = df[['Kreis_ID', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Kreis_ID').sum().reset_index()
arbeitslosenquote_erwerbspersonen_kreis = df[['Kreis_ID','Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Insgesamt 1000',
                                              'Arbeitslosenquote Prozent bezogen auf alle zivilen Erwerbspersonen']]
krimi_arbeitslosenquote_pp = pd.merge(krimi_kreis, arbeitslosenquote_erwerbspersonen_kreis, on = 'Kreis_ID', how = 'inner')
krimi_arbeitslosenquote_pp['Fälle pro Person'] = krimi_arbeitslosenquote_pp['Anzahl erfasste Faelle']/krimi_arbeitslosenquote_pp['Erwerbstätige im Jahresdurchschnitt Insgesamt 1000']

krimi_arbeitslosenquote_pp.plot(kind = 'scatter', x = 'Arbeitslosenquote Prozent bezogen auf alle zivilen Erwerbspersonen',
                               y = 'Fälle pro Person', title = 'Kriminalitätsrate in Abhängigkeit zur Arbeitslosenquote bezogen auf alle zivilen Erwerbspersonen',
                               figsize = [14,7])

<AxesSubplot:title={'center':'Kriminalitätsrate in Abhängigkeit zur Arbeitslosenquote bezogen auf alle zivilen Erwerbspersonen'}, xlabel='Arbeitslosenquote Prozent bezogen auf alle zivilen Erwerbspersonen', ylabel='Fälle pro Person'>

Erkenntnis: Wie bereits oben kurz erwähnt, lässt sich ein Zusammenhang zwischen der Anzahl der Arbeitslosen und der Anzahl der erfassten Fälle an Straftaten feststellen. Dies ist sowohl über die einzelnen Kategorien der Arbeitslosenzahlen als auch beim Vergleich der Kriminalitätsrate in Abhängigkeit zur Arbeitslosenquote bezogen auf die zivilen Erwerbspersonen zu erkennen.

Es liegt insgesamt ein positiver Zusammenhang vor: Liegt in einem Kreis oder Stadt eine erhöhte Arbeitslosigkeit vor, so werden auch mehr Straftaten erfasst. Eine niedrige Arbeitslosenquote führt zu einer geringeren Kriminalitätsrate.

Analyse der Daten zur Bundestagswahl 2021

# Sub-Datasets Wahl

wahl_numerisch = ['Wahlbeteiligung Prozent',
'Wahlberechtige Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien CDU/CSU Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien SPD Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien GRÜNE Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien FDP Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien DIE LINKE Anzahl',
'Gültige Zweitstimmen Parteien AfD Anzahl']

# Sub-Dataset: Anzahl Wahlberechtige insgesamt je Stadt-/Landkreis und Bundesland
df_wahl_berechtigt_insg = df[['Stadt-/Landkreis',
                           'Bundesland',
                           'Wahlberechtige Anzahl']].groupby(['Stadt-/Landkreis','Bundesland']).mean().reset_index()

# Sub-Dataset: Anzahl gültige Zweitstimmen insgesamt je Stadt-/Landkreis und Bundesland
df_wahl_stimmen_insg = df[['Stadt-/Landkreis','Bundesland','Gültige Zeitstimmen Anzahl']].drop_duplicates()
df_wahl_stimmen_insg.rename(columns={'Gültige Zeitstimmen Anzahl':'Gültige Zweitstimmen Anzahl'})

# Sub-Dataset: Anzahl gültige Zweitstimmen je Partei insgesamt je Stadt-/Landkreis und Bundesland
df_wahl_stimmen_partei_bund_land = df[['Stadt-/Landkreis',
                               'Bundesland',
                               'Gültige Zweitstimmen Parteien CDU/CSU Anzahl',
                               'Gültige Zweitstimmen Parteien SPD Anzahl',
                               'Gültige Zweitstimmen Parteien GRÜNE Anzahl',
                               'Gültige Zweitstimmen Parteien FDP Anzahl',
                               'Gültige Zweitstimmen Parteien DIE LINKE Anzahl',
                               'Gültige Zweitstimmen Parteien AfD Anzahl']].drop_duplicates()

# Sub-Dataset: Anzahl gültiger Zweitstimmen je Bundesland
df_wahl_stimmen_bund_insg = df_wahl_stimmen_insg.groupby(['Bundesland']).sum().reset_index(drop=False)

# Sub-Dataset: Anzahl gültiger Zweitstimmen je Partei insgesamt je Bundesland
df_wahl_stimmen_partei_bund_insg = df_wahl_stimmen_partei_bund_land.groupby(['Bundesland']).sum().reset_index(drop=False)

# Sub-Dataset unstacked: Anzahl gültiger Zweistimmen insgesamt je Partei je Bundesland

df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack = df_wahl_stimmen_partei_bund_insg.set_index(['Bundesland']).unstack().reset_index()
df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group = df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack.groupby(['level_0','Bundesland']).sum().sort_values(0,ascending=False).reset_index(drop=False)
df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group = df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group.rename(columns={'level_0':'Parteien',0:'Anzahl Zweitstimmen'})
df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group['Parteien'] = df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group['Parteien'].str.replace('Anzahl','')
df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group['Parteien'] = df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group['Parteien'].str.replace('Gültige Zweitstimmen Parteien','')

# Sub-Dataset unstacked: Anzahl gültiger Zweistimmen insgesamt je Partei 

df_wahl_stimmen_partei_unstack_group = df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group.groupby(['Parteien']).sum().sort_values('Anzahl Zweitstimmen',ascending=False).reset_index(drop=False)
df_wahl_stimmen_partei_unstack_group['Parteien'] = df_wahl_stimmen_partei_unstack_group['Parteien'].str.replace('Anzahl','')
df_wahl_stimmen_partei_unstack_group['Parteien'] = df_wahl_stimmen_partei_unstack_group['Parteien'].str.replace('Gültige Zweitstimmen Parteien','')

Verteilung der Zweitstimmen je Kreis / Stadt

kriminalstatistik[wahl_numerisch[2:8]].plot(kind='box',subplots = True, figsize = [25,10],
                                            ylim = (0,300000), title = 'Verteilung Zweitstimmen je Kreis / Stadt')

Gültige Zweitstimmen Parteien CDU/CSU Anzahl         AxesSubplot(0.125,0.125;0.110714x0.755)
Gültige Zweitstimmen Parteien SPD Anzahl          AxesSubplot(0.257857,0.125;0.110714x0.755)
Gültige Zweitstimmen Parteien GRÜNE Anzahl        AxesSubplot(0.390714,0.125;0.110714x0.755)
Gültige Zweitstimmen Parteien FDP Anzahl          AxesSubplot(0.523571,0.125;0.110714x0.755)
Gültige Zweitstimmen Parteien DIE LINKE Anzahl    AxesSubplot(0.656429,0.125;0.110714x0.755)
Gültige Zweitstimmen Parteien AfD Anzahl          AxesSubplot(0.789286,0.125;0.110714x0.755)
dtype: object

Erkenntnis: Die Verteilung der Zweitstimmen je Partei der vergangenen Bundestagswahl über die deutschen Kreise und Städte ist unterschiedlich. Besitzen die großen Volksparteien (CDU/CSU und SPD) eine große Spanne (<50.000 bis hin zu > 175.000 Stimmen), verringert sich diese bei den kleineren Parteien deutlich (z.B. AfD: < 75.000 insgesamt).

Anzahl der Zweitstimmen je Partei je Bundesland

# Anzahl der Zweitstimmen je Partei je Bundesland

df_wahl_land_list = df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group['Bundesland'].drop_duplicates().tolist()

## Plot

plt.figure(figsize=(20,25))
plt.subplots_adjust(hspace=1)
plt.suptitle('Bundestagswahl: Anzahl der Zweitstimmen je Partei je Bundesland', fontsize=18, y=0.95)


for n, bundesland_list in enumerate(df_wahl_land_list):
    ax = plt.subplot(10,2,n+1)
    
    df0=df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group[df_wahl_stimmen_partei_bund_unstack_group['Bundesland']==bundesland_list]
    
    ax.bar(df0['Parteien'],df0['Anzahl Zweitstimmen'])
    ax.set_title(bundesland_list)
    ax.set_xlabel("")
    ax.set_ylabel("Anzahl in Mio.")
    ax.set_ylim([0,5000000])
    plt.yticks(np.arange(0, 5000000, 1000000.0))
    ax.tick_params('x',labelrotation=45) 
    
plt.show()

Wahlbeteiligung je Bundesland

# Wahlbeteiligung je Bundesland

wahlbeteiligung_bund = df[['Bundesland','Wahlbeteiligung Prozent']].groupby('Bundesland').mean().reset_index().sort_values('Wahlbeteiligung Prozent',ascending = False)

ax = wahlbeteiligung_bund.plot(kind='bar',figsize = [14,5], title = 'Wahlbeteiligung je Bundesland',x = 'Bundesland',
                          y = 'Wahlbeteiligung Prozent', legend = False)

for p in ax.patches:
    ax.annotate(np.round(p.get_height(),decimals=2),(p.get_x()+p.get_width()/2., p.get_height()),ha='center',va='center',xytext=(0, 10),textcoords='offset points')

wahlbeteiligung_durchschnitt_gesamt = wahlbeteiligung_bund.iloc[:,1].sum()/16
print('Durchschnittliche Wahlbeteiligung in Gesamt DE: ' + str(wahlbeteiligung_durchschnitt_gesamt) + ' %')

Durchschnittliche Wahlbeteiligung in Gesamt DE: 75.05368948189391 %

Insgesamt ist eine recht hohe Wahlbeteiligung zu verzeichnen. Mit Ausnahme von Bremen und Sachsen-Anhalt liegen alle Bundesländer über einer 70% Wahlbeteiligung.

Im Folgenden soll nun einmal geprüft werden, ob sich Zusammenhänge zwischen der Wahlbeteiligung und der Kriminalitätsrate feststellen lassen.

Vergleich Wahlbeteiligung zur Kriminalitätsrate

# Vergleich Wahlbeteiligung vs. Kriminalitätsrate

wahlbeteiligung_kreis = df[['Kreis_ID', 'Wahlbeteiligung Prozent', 'Bevölkerung insgesamt']].groupby('Kreis_ID').mean().reset_index()
erfasste_fälle = df[['Kreis_ID','Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Kreis_ID').sum().reset_index()

wahlbeteiligung_fälle = pd.merge(wahlbeteiligung_kreis, erfasste_fälle, on='Kreis_ID', how = 'inner')
wahlbeteiligung_fälle['Kriminalitätsrate'] = wahlbeteiligung_fälle['Anzahl erfasste Faelle'] / wahlbeteiligung_fälle['Bevölkerung insgesamt']

wahlbeteiligung_fälle.plot(kind='scatter', x = 'Wahlbeteiligung Prozent', y = 'Kriminalitätsrate',
                          title = 'Vergleich der Wahlbeteiligung je Kreisgebiet zur Kriminalitätsrate',
                          figsize = [16,7])

<AxesSubplot:title={'center':'Vergleich der Wahlbeteiligung je Kreisgebiet zur Kriminalitätsrate'}, xlabel='Wahlbeteiligung Prozent', ylabel='Kriminalitätsrate'>

Erkenntnis:

Ein Zusammenhang zwischen der Kriminalitätsrate und der Wahlbeteiligung in jedem Kreisgebiet, kann trotz einiger Ausreißer grundsätzlich angenommen werden.

Je niedriger die Wahlbeteiligung, desto größer ist tendenziell die Kriminalitätsrate bzw. erfassten Straftaten. Somit liegt ein leicht negativer Zusammenhang vor. Somit lassen sich auch die Wahlbeteiligungen in Bremen und Sachsen-Anhalt einordnen.

Analyse der Daten zu beruflichen und schulischen Absolventen

Verteilung der beruflichen Absolventen

df[['Berufl. Absolventen Anzahl insgesamt']].plot(kind = 'box', figsize = [13,8],
                                                 title = 'Werteverteilung der Anzahl der beruflichen Absolventen je Kreis')

<AxesSubplot:title={'center':'Werteverteilung der Anzahl der beruflichen Absolventen je Kreis'}>

Erkenntnis:

Die Anzahl der beruflichen Absolventen je Kreis hat einen relativ großen Wertebereich. Jedoch lassen sich Kreise mit mehr als 2.000 Absolventen als Ausreißer festhalten. Es handelt sich daher um eine sehr stark rechtsschiefe Verteilung. Die Spanne der Absolventen reicht von 0 bis hin zu knapp unter 2.000.

Durchschnittliche Anzahl beruflicher Absolventen je Bundesland

absolventen_beruf_bundes = df[['Bundesland','Berufl. Absolventen Anzahl insgesamt']].groupby('Bundesland').mean().reset_index()\
                            .sort_values('Berufl. Absolventen Anzahl insgesamt', ascending = False)

absolventen_beruf_bundes.plot(kind='bar', x = 'Bundesland', y='Berufl. Absolventen Anzahl insgesamt',
                             title = 'Durchschnittliche Anzahl beruflicher Absolventen je deutsches Bundesland im Jahr 2020',
                             figsize = [13,4])

<AxesSubplot:title={'center':'Durchschnittliche Anzahl beruflicher Absolventen je deutsches Bundesland im Jahr 2020'}, xlabel='Bundesland'>

Erkenntnis:

Trotz einer hohen Arbeitslosenanzahl (siehe Kapitel 4.4.2) besitzen Berlin und Hambrug die mit Abstand meisten beruflichen Absolventen im Jahr 2020.

Auf den ersten Blick kann damit auch ein Zusammenhang mit einer hohen Kriminalitätsrate ausgeschlossen werden, da Berlin und Hamburg hier ebenfalls vorne liegen (vgl. 4.1.6)

Kriminalitätsrate je Kreisgebiet in Abhängigkeit zu beruflichen Absolventen pro Kopf

# Kriminalitätsrate vs. Absolventenanzahl

absolventen_kreis = df[['Kreis_ID','Berufl. Absolventen Anzahl insgesamt','Bevölkerung insgesamt']].groupby('Kreis_ID').mean().reset_index()
absolventen_kreis['Absolventen beruflich pro Kopf'] = absolventen_kreis['Berufl. Absolventen Anzahl insgesamt'] / absolventen_kreis['Bevölkerung insgesamt']
fallzahlen_kreis = df[['Kreis_ID', 'Anzahl erfasste Faelle']].groupby('Kreis_ID').sum().reset_index()
absolventen_krimi_kreis = pd.merge(fallzahlen_kreis, absolventen_kreis, on = 'Kreis_ID', how = 'inner')
absolventen_krimi_kreis['Kriminalitätsrate'] = absolventen_krimi_kreis['Anzahl erfasste Faelle'] / absolventen_krimi_kreis['Bevölkerung insgesamt']

absolventen_krimi_kreis.plot(kind='scatter', x='Absolventen beruflich pro Kopf', y = 'Kriminalitätsrate',
                            title = 'Kriminalitätsrate je Kreis in Abhängigkeit beruflichen Absolventenanzahl pro Kopf je Kreis',
                            figsize = [14,7])

<AxesSubplot:title={'center':'Kriminalitätsrate je Kreis in Abhängigkeit beruflichen Absolventenanzahl pro Kopf je Kreis'}, xlabel='Absolventen beruflich pro Kopf', ylabel='Kriminalitätsrate'>

Um die unterschiedlichen Bevölkerungsanzahlen der Kreisgebiete bei der Betrachtung der Absolventenanzahl zu berücksichtigen, wird eine Absolventenanzahl pro Kopf je Kreis berechnet.

Erkenntnis:

Wie bereits im vorherigen Absatz vermutet, kann nur ein geringer Zusammenhang zwischen der Absolventenanzahl je Kreis und der Kriminalitätsrate abgeleitet werden. Mit etwas Interpretationspielraum lässt sich ein leicht positiver Zusammenhang erkennen.

Mit zunehmender Absolventenzahl pro Kopf nimmt auch die Kriminalitätsrate zu.

Hier muss aber beachtet werden, in wie weit diese Korrelation sinnhaft erklärt werden kann, da man bei einer steigenden Absolventenzahl auch von einer niedrigen Arbeitslosigkeit ausgeht, die - wie in vorherigen Kapiteln bereits festgestellt - eher für sinkende Kriminalitätsraten sorgt.

Verteilung der allgemeinen / schulischen Absolventen

# Verteilung schulische Absolventen

df[['Allg. Absolventen Anzahl insgesamt']].plot(kind = 'hist', figsize = [13,8], bins = 35,
                                                 title = 'Verteilung der allgemeinen, schulischen Absolventen je Kreisgebiet')

<AxesSubplot:title={'center':'Verteilung der allgemeinen, schulischen Absolventen je Kreisgebiet'}, ylabel='Frequency'>

Erkenntnis:

Starke Rechtsschiefe Verteilung, bei der ein Mittelwert zwischen 0 und 5.000 Absolventen liegt. Es existieren einige wenige Ausreißer mit Absolventenzahlen nahe 30.000 Schülerinnen und Schüler.

Anzahl der schulischen Absolventen je Schulart insgesamt

# Gesamt allgemeine Absolventen je Schulart

df_absolventen = df.iloc[list(df['Straftat_Cluster']=='Straßenkriminalität'),17:40]

df_chart_allgemein = df_absolventen.iloc[:,11:25:2].sum().sort_values(ascending=False)

df_chart_allgemein.head(20)

ax = df_chart_allgemein.plot.bar(rot=90,figsize=(15,5),title='Anzahl der allgemeinen Absolventen je Schulart')
ax.set_ylabel('Anzahl')
ax.yaxis.set_major_formatter(mpl.ticker.StrMethodFormatter('{x:,.0f}'))

plt.show()

Erkenntnis:

Die meisten schulischen Absolventen entstammen dem Gymnasium, gefolgt von Hauptschulabschlüssen. Auffallend hoch ist auch die Anzahl derjenigen ohne jeglichen Abschluss (ca. 50.000). Der geringe Anteil der Fachhochschulreife resultiert wohl daraus, dass dieser Bildungsweg nur in einigen wenigen Bundesländern angeboten wird.

Kriminalitätsrate im Vergleich zur Anzahl der schulischen Absolventen pro Kopf je Kreis

#Kriminalitätsrate im Vergleich zur Anzahl der schulischen Absolventen pro Kopf je Kreis

absolventen_allg_kreis = df[['Kreis_ID','Allg. Absolventen Anzahl insgesamt','Bevölkerung insgesamt']].groupby('Kreis_ID').mean().reset_index()
absolventen_allg_kreis['Absolventen schulisch pro Kopf'] = absolventen_allg_kreis['Allg. Absolventen Anzahl insgesamt'] / absolventen_allg_kreis['Bevölkerung insgesamt']

absolventen_allg_krimi_kreis = pd.merge(fallzahlen_kreis, absolventen_allg_kreis, on = 'Kreis_ID', how = 'inner')
absolventen_allg_krimi_kreis['Kriminalitätsrate'] = absolventen_allg_krimi_kreis['Anzahl erfasste Faelle'] / absolventen_allg_krimi_kreis['Bevölkerung insgesamt']

absolventen_allg_krimi_kreis.plot(kind='scatter', x='Absolventen schulisch pro Kopf', y = 'Kriminalitätsrate',
                            title = 'Kriminalitätsrate je Kreis in Abhängigkeit schulischer Absolventenanzahl pro Kopf je Kreis',
                            figsize = [14,7])

<AxesSubplot:title={'center':'Kriminalitätsrate je Kreis in Abhängigkeit schulischer Absolventenanzahl pro Kopf je Kreis'}, xlabel='Absolventen schulisch pro Kopf', ylabel='Kriminalitätsrate'>

Erkenntnis:

Auch zwischen der Kriminalitätsrate und den Zahlen der schulischen Absolventen im Jahr 2020 lässt sich nur ein wenig aussagekräftiger Zusammenhang erkennen.

Eine leichte Tendenz (negativer Zusammenhang) kann zwar erahnt werden, jedoch reicht diese nicht aus, um einen eindeutigen Zusammenhang feststellen zu können, da ab ca. 0.008 Absolventen pro Kopf die Streuung enorm zunimmt.

Fazit

Die Kriminalitätsrate (Anzahl erfasster Straftaten pro Einwohner) ist in Berlin, Bremen und Hamburg mit Abstand am Höchsten. Sie werden gefolgt von Nordrhein-Westfalen und Sachsen-Anhalt, während Nordrhein-Westfalen auf Ebene der Bundesländer der Spitzenreiter hinsichtlich der absoluten Anzahl Straftaten im Jahr 2020 war. Durch die Betrachtung der Kriminalitätsrate (Anzahl erfasste Fälle je Einwohner) wird das Bild der absoluten Anzahl Straftaten relativ im Verhältnis zur Größe (Bevölkerungsanzahl) betrachtet, was den Vergleich zwischen einzelnen Bundesländern und Kreisgebieten in Deutschland vereinfacht.

Verschafft man sich einen Überbklick über die Anzahl der erfassten Straftaten je Straftatdelikt, wird deutlich, dass ca. 5 Straftatdelikte mehr als 60% aller Straftaten im Bundesgebiet verursachen. Die TOP-5-Straftatdelikte sind:

1. Straßenkriminalität (20,7%)
2. Betrug (14,8%)
3. Sachbeschädigung (11,7%)
4. Einfache Körperverletzung (7,6%)
5. Rauschgiftdelikte (7,3%)

Hinsichtlich der Kriminalitätsrate ist weiterhin auffällig, dass insbesondere die Mitte und der Süden von Deutschland in nahezu allen Kreisgebieten eine außerordentlich geringe Krmiminalitätsrate aufweisen.

Hinsichtlich der Tatverdächtigen über alle Straftatdelikte hinweg lässt sich erkennen, dass insbesondere männliche Personen straffällig werden. Dennoch gibt es die eine oder andere Straftat, die zu größeren Teilen auch von weiblichen Personen begangen werden bzw. bei denen weibliche Tatverdächtige in Frage kommen. Insbesondere bei Delikten wie "Betrug" und "einfachem Diebstahl" lässt sich vermehrte Frauenbeteiligung feststellen. Dennoch haben auch bei diesen Straftatdelikten, im direkten Vergleich, die Männer immer noch die Nase vorn.

Die Aufklärungsquote je Straftatdelikt im gesamten Bundesgebiet ist bei den Delikten "Einbruchdiebstahl", "Straßenkriminalität" und "Sachbeschädigung" mit Abstand am niedrigsten und liegt unter 30%. Hier lässt sich bereits ein zu vermutender Zusammenhang zur Kriminalitätsrate bzw. absoluten Anzahl an Straftaten in diesen Delikttypen erkennen. Tendenziell sind die Anzahl der erfassten Straftaten bei Delikttypen mit hoher Aufklärungsquote etwas geringer.

Betrachtet man die Einkommensverteilung über alle Kreisgebiete bzw. Bundesländer in Deutschland, stellt man fest, dass die Spanne der Einkommen pro Kopf auf Kreisebene von ca. 17.000€ bis hin zu 42.000€ reicht. Eine extreme Ungleichverteilung auf Kreisebene in Deutschland. Zieht man nun Vergleiche zwischen der Kriminalitätsrate und der durchschnittlich verfügbaren Einkommen in Deutschland auf Kreisebene, stellt man fest, dass ein leichter Zusammenhang zw. Kriminalität und Einkommen vermutet werden kann. Je höher das Einkommen pro Kopf in einem Kreisgebiet zu sein scheint, desto tendenziell niedriger ist die Kriminalitätsrate.

In diesem Zusammenhang ist es nicht verwunderlich, dass ebenso eine Korrelation der Kriminalitätsrate auf Kreisebene in Deutschland mit der Beschäftigtenquote/Arbeitslosenquote der Bürgerinnen und Bürger einhergeht. Das durchschnittliche verfügbare Einkommen pro Kopf wird sicher stark von der Arbeitslosenquote/Beschäftigtenquote im Kreisgebiet beeinflusst. Entsprechend liegt zw. der Kriminalitätsrate und der Beschäftigtenquote auf Kreisgebietsebene in Deutschland ein negativer Zusammenhang vor. Eine steigende Beschäftigtenquote / sinkende Arbeitslosenquote führt zu tendenziell weniger Kriminalitätsfällen und einer geringeren Kriminalitätsrate. Diese Annahme bestätigt auch die Analyse der Daten zu den Arbeitslosen: eine steigende Anzahl an Arbeitslosen in einem Kreis geht direkt mit einem Anstieg der Kriminalitätsrate einher.

In diesem Kontext ist es ebenso interessant, die durchschnittliche Beschäftigtenquote der Gesamtbevölkerung und durchschnittliche Beschäftigtenquote der Ausländer zu betrachten. Hier wird deutlich, dass die durchschnittliche Beschäftigtenquote der Gesamtbevölkerung bei ca. 63% liegt, während bei den Ausländern die Beschäftigtenquote bei durchschnittlich ca. 50% liegt. Ein herber Unterschied, der sich auch auf eine Korrelation der Kriminalitätsrate mit dem Ausländeranteil im jeweiligen Kreis-/Bundeslandgebiet niederschlägt. Auffällig dabei ist, dass die Bundesländer mit den höchsten Kriminalitätsraten auch den höchsten Ausländeranteil aufweisen. Jedoch ist ebenso auffällig, dass in diesen Bundesländern der Anteil der Nicht-EU-Ausländer etwas höher ausfällt als in jenen Bundesländern oder Kreisgebieten, die trotz hoher Ausländeranteile an der Gesamtbevölkerung keine erhöhte Kriminalitätsrate aufweisen, z.B. Baden-Württemberg, Bayern oder das Saarland.

Ein Zusammenhang zwischen den Daten zur Bundestagswahl und der Kriminalitätsrate kann ebenfalls bestätigt werden. So weisen tatsächlich Bundesländer mit einer erhöhten Kriminalitätsrate auch die geringeste, durchschnittliche Wahlbeteiligung je Kreis auf.

Leider wenig Zusammenhänge lieferten die Anzahl der beruflichen und schulischen Absolventen. Der Faktor Bildung wird zwar immer wieder als wichtiger Faktor zur Bekämpfung von Kriminalität angebracht, konnte mit den gewählten Datensätzen jedoch nicht ausreichend abgebildet werden, um konkrete Schlussfolgerungen eines Einfluss auf mögliche hohe oder niedrige Kriminalitätsraten abzubilden.

Ein Gesamtzusammenhang zw. der Kriminalitätsrate, dem verfügbaren Einkommen pro Kopf, dem Ausländeranteil an der Gesamtbevölkerung und der Beschäftigtenquote kann bis hierhin zusammenfassend unterstellt werden. Aufgrund des Zusammenhangs der Kriminalitätsrate zur Beschäftigtenquote, ist auch der Einfluss der Arbeitslosenquote auf die Kriminalitätszahlen nicht von der Hand zu weisen. Daneben zeigt sich auch bei der Wahlbeteiligung eine zumindest geringe Abhängigkeit zur Kriminalitätsrate. Hier ließe sich schlussfolgern, dass Bundesländer und Kreisgebiete mit relativ geringer (bundesweit unterdurchschnittlicher) Wahlbeteiligung eine tendeziell höhere Kriminalitätsrate aufweisen.